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@@ -117,7 +117,7 @@ release合并后的模型权重，一步到位直接使用，省电、减少碳
 底座模型 合并 [ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-13b](https://huggingface.co/ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-13b) 和 [ziqingyang/chinese-alpaca-plus-lora-13b](https://huggingface.co/ziqingyang/chinese-alpaca-plus-lora-13b) 两个LoRA权重 得到，并转化为HuggingFace版本权重（.bin文件）。
 
 HuggingFace版本权重（.bin文件）可用于：
-- 使用Transformers进行推理
+- 使用Transformers进行训练和推理
 - 使用text-generation-webui搭建界面
 
 PyTorch版本权重（.pth文件）可用于：
@@ -143,16 +143,17 @@ chinese-alpaca-plus-13b-hf
 
 硬件要求：25G显存
 
-### 训练数据集
+### 微调数据集
+我整理部分公开微调数据集：
 
 1. 50万条中文ChatGPT指令Belle数据集：[BelleGroup/train_0.5M_CN](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_0.5M_CN)
 2. 100万条中文ChatGPT指令Belle数据集：[BelleGroup/train_1M_CN](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_1M_CN)
 3. 5万条英文ChatGPT指令Alpaca数据集：[50k English Stanford Alpaca dataset](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca#data-release)
-4. 2万条中文ChatGPT指令Alpaca数据集：[shibing624/alpaca-zh](https://huggingface.co/datasets/shibing624/alpaca-zh)
+4. 2万条中文GPT4指令Alpaca数据集：[shibing624/alpaca-zh](https://huggingface.co/datasets/shibing624/alpaca-zh)
 5. 69万条中文指令Guanaco数据集(Belle50万条+Guanaco19万条)：[Chinese-Vicuna/guanaco_belle_merge_v1.0](https://huggingface.co/datasets/Chinese-Vicuna/guanaco_belle_merge_v1.0)
 
 
-如果需要训练LLAMA模型，请参考[https://github.com/shibing624/textgen](https://github.com/shibing624/textgen)
+如果需要训练LLaMA模型，请参考[https://github.com/shibing624/textgen](https://github.com/shibing624/textgen)
 
 
 ## Citation