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@@ -19,7 +19,7 @@ base_model:
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使用SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT进行了1个epoch的全参数量有监督微调(full Supervised Fine-tuning).
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1. 具有将文言文/古文翻译为现代文的能力, 以加强对于中医典籍的理解与使用.
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2. 具有向主流派别执业医生靠拢的临床诊断逻辑与推方能力, 可以理解输入的患者情况并进行判断与分析.
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使用SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT进行了1个epoch的全参数量有监督微调(full Supervised Fine-tuning).
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在不出现明显指令丢失或灾难性遗忘的前提下，使模型具备以下能力：
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1. 具有将文言文/古文翻译为现代文的能力, 以加强对于中医典籍的理解与使用.
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2. 具有向主流派别执业医生靠拢的临床诊断逻辑与推方能力, 可以理解输入的患者情况并进行判断与分析.
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