README.md

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license: apache-2.0
datasets:
- c-s-ale/alpaca-gpt4-data-zh
language:
- zh
tags:
- llama2
- chinese-llama2
- gogpt2-7b
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# GoGPT2-13B: 基于Llama2-13b训练的中英文增强大模型

![Chinese LLaMA2 7B](./assets/gogpt-banner-tou.png)


<p align="center">
    <img alt="GitHub" src="https://img.shields.io/github/license/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca.svg?color=blue&style=flat-square">
    <img alt="GitHub top language" src="https://img.shields.io/github/languages/top/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca">
</p>

> ICT中英文底座增强大模型：70亿参数、130亿参数

🤗Huggingface上提供了GoGPT权重，目前开放了gogpt-7b和gogpt2-7b权重

| 模型名称                                                        | 基座模型      | 模型大小 | 下载地址                                            |
|-------------------------------------------------------------|-----------|------|-------------------------------------------------|
| [golaxy/gogpt-7b](https://huggingface.co/golaxy/gogpt-7b)   | Llama-7b  | 7B   | [模型下载](https://huggingface.co/golaxy/gogpt-7b)  |
| [golaxy/gogpt2-7b](https://huggingface.co/golaxy/gogpt2-7b) | Llama2-7b | 7B   | [模型下载](https://huggingface.co/golaxy/gogpt2-7b) |     
| [golaxy/gogpt2-7b-pretrain](https://huggingface.co/golaxy/gogpt2-7b-pretrain) | Llama2-7b | 7B   | [模型下载](https://huggingface.co/golaxy/gogpt2-7b-pretrain) |    
| [golaxy/gogpt2-13b-pretrain](https://huggingface.co/golaxy/gogpt2-13b-pretrain) | Llama2-13b | 13B   | [模型下载](https://huggingface.co/golaxy/gogpt2-13b-pretrain) |    
| [golaxy/gogpt2-13b](https://huggingface.co/golaxy/gogpt2-13b) | Llama2-13b | 13B   | [模型下载](https://huggingface.co/golaxy/gogpt2-13b) |    

[GoGPT-Github](https://github.com/yanqiangmiffy/GoGPT)



## 测试效果

- 怎么学习机器学习
  
```
好的，以下是一些学习机器学习的方法：

1. 上下线：通过实践项目来学习，例如使用开源机器学习框架（如TensorFlow、Keras、Scikit-Learn等）来实现各种机器学习任务。

2. 课程学习：选择一些在线或线下的机器学习课程，例如Coursera、Udemy、edX等，这些平台都提供了各种机器学习课程。

3. 阅读书籍：选择一些经典的机器学习书籍，例如Andrew Ng的《深度学习》、《机器学习》等，这些书籍可以帮助你深入地学习机器学习基础知识。

4. 加入社区：加入机器学习社区（如Kaggle、Github、Reddit等），与其他机器学习爱好者交流和分享经验，从而不断学习和改进。

5. 参加比赛：参加一些机器学习比赛（如Kaggle等），可以通过解决实际问题来学习并提高自己的技能。

总之，学习机器学习需要不断实践和探索，找到适合自己的学习方法。
```

- 撰写一篇交响乐音乐会评论，讨论乐团的表演和观众的整体体验。	
  
```
交响乐音乐会是音乐爱好者和古典音乐的爱好者的梦想。上周末，我参加了一场交响乐音乐会，我的经历真的很难忘。

首先，乐团的表演非常出色。他们都是专业音乐家，他们的演奏技巧非常娴熟。他们在演奏时，展现出了音乐的真谛，让人感受到音乐的力量和魅力。同时，他们还非常出色地演绎了交响乐中的不同元素，如高音、低音、节奏、调性和变化等。他们的表演非常自然，没有过分的紧张或放松，给人一种平和的、和谐的感觉。

其次，观众的整体体验也非常不错。音乐会现场非常宽敞明亮，座椅间隔非常宽敞。观众可以自由地欣赏音乐的每一个细节，同时还可以享受到音乐的魅力。同时，音乐会现场的氛围也非常友好，观众之间相互交流，享受音乐的共品。此外，音乐会现场还设有各种美食和饮料供观众品尝，增加了观众的舒适度。

总的来说，这次交响乐音乐会是一次非常愉快的音乐体验。乐团的表演非常出色，观众的整体体验也非常不错。我真的非常期待下一场音乐会，再次领略到音乐的魅力。
```

- 为一部最近上映的科幻电影撰写一个引人入胜的影评，讨论它的情节，角色和特效。
```
《星球大战：新纪元》是一部令人兴奋的科幻电影，它延续了之前的星球大战系列的故事情节和角色，同时也带来了新的挑战和惊喜。

这部电影的情节非常引人入胜，它讲述了一群反抗军与帝国之间的斗争，反抗军试图推翻帝国的统治，而帝国则竭力维持其统治。故事情节的复杂程度和紧张程度让人惊叹，每个角色都有自己独特的动机和经历，这使得整个电影的故事更加生动。

这部电影的主要角色包括雷伊（Rey），一个年轻的女武士，以及她的导师凯诺（Kylo Ren），一名邪恶的武士。这两个角色的互动和冲突是电影中的一个重要焦点，他们的故事情节充满了神秘和悬念，使得观众期待着下一刻会发生什么。此外，电影中还有一些新角色的出现，如米斯·恩德（Maisy Endor），一个新的星球上反抗军的领导者，以及C-3PO和R2-D2等经典的机器人角色，这些角色的回归和表现也都令人兴奋。

这部电影的视觉效果也非常惊人，它使用了最新的技术和特效来营造出逼真的宇宙场景和战斗场面。电影中的星球、建筑物、机械设备和武器的视觉效果都非常逼真，而且动作场面也非常刺激。电影中的视觉效果让人感到惊奇，也使观众更加沉浸在电影中的世界。

总的来说，《星球大战：新纪元》是一部非常值得一看的科幻电影，它讲述了一个引人入胜的故事，有着精彩的角色和特效，使得整个电影令人兴奋和震撼。这部电影的成功，也预示着星球大战系列的未来。
```


- 人类平均一生眨眼多少次？请尝试解释你的答案。你的解释应该逐步带领读者理解你的推理过程
```
人类平均一生眨眼几次是5600000次左右。这个数字是由许多不同的研究结果和估算得出的。

首先，眨眼频率随年龄的增加而变化。婴儿眨眼频率比成人高，随着年龄的增长，眨眼频率逐渐下降。根据这个规律，我们可以计算出成人眨眼频率约为10次/分钟。

其次，眨眼频率还受到多种因素的影响。例如，当人们感到紧张或疲劳时，眨眼频率会增加。同样地，当人们感到愉悦或放松时，眨眼频率会降低。此外，不同的身体部位的眨眼频率也不同。例如，眼睛内侧的眨眼频率比内侧的眨眼频率高。

最后，由于人们的眼睛健康状况也会影响眨眼频率，例如眼底病变或视力问题。这些因素都可以导致眨眼频率的改变。

综上所述，人类平均一生眨眼几次约为5600000次左右。这个数字是由多个因素影响的结果，包括年龄、身体状况、情感状态等。
```

- 请用python编程语言实现快速排序算法的代码
  
以下是使用Python快速排序算法的示例代码：

```python
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[0]
        left = []
        right = []
        for i in range(1, len(arr)):
            if arr[i] < pivot:
                left.append(arr[i])
            else:
                right.append(arr[i])
        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
```

这个函数接受一个整数数组作为输入，并在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)的情况下，最佳情况下时间复杂度为O(nlogn)。


- 如何提高我的时间管理技能？
```
以下是一些提高时间管理技能的建议：

1. 制定计划：每天早上或每天开始时，制定一个详细的计划，包括每天需要完成的任务和目标。

2. 优先级排序：将任务按照优先级排序，先完成重要任务。

3. 集中注意力：集中注意力，将注意力集中在当前的任务上，避免分心。

4. 避免拖延：尽可能避免拖延，尽快完成任务，避免任务过期。

5. 避免多任务：多任务会增加任务的时间，所以最好只专注一个任务，直到完成它。

6. 休息：休息是恢复和提高生产力的关键，因此定期休息，放松身心。

7. 调整时间：如果发现自己的时间管理有问题，可以调整时间，例如延长休息时间或缩短任务时间。

8. 学习新技能：学习新的技能可以帮助提高工作效率，例如使用工具或软件来管理任务。

9. 寻求帮助：如果你发现自己难以管理时间，可以寻求家人、朋友或同事的帮助。

希望这些建议可以帮助您提高时间管理技能。
```

- Python和JavaScript编程语言的主要区别是什么？
```
Python和JavaScript是两个不同的编程语言，它们有以下主要区别：

1. 数据类型：Python是一种动态类型的编程语言，它无法指定数据类型，而是根据变量中使用的值自动确定数据类型。JavaScript是一种动态类型编程语言，它使用字面量来指定变量的数据类型。

2. 语法：Python和JavaScript的语法有一些相似之处，但也有一些不同之处。例如，Python使用缩进来定义代码块，而JavaScript使用花括号。

3. 执行环境：Python通常运行在本地计算机的Python解释器中运行，而JavaScript通常运行在浏览器中运行。这意味着Python通常用于开发桌面应用程序和Web服务器端应用程序，而JavaScript主要用于开发Web应用程序。

4. 编程语言特性：Python具有更高的可读性和可维护性，而JavaScript具有更好的可扩展性和可维护性。

总之，Python和JavaScript是两种不同的编程语言，具有不同的特点和应用场景。选择哪种编程语言取决于项目的具体需求和开发者的技能水平。
```
- 植物蛋白和动物蛋白的主要区别是什么？
```
植物蛋白和动物蛋白的主要区别在于来源和氨基酸成分。

来源：
植物蛋白主要来自植物组织，如豆类、种子、果实、叶子等。而动物蛋白主要来自动物的身体部位，如肌肉、内脏、鱼类、蛋类等。

氨基酸成分：
植物蛋白中的主要氨基酸是植物性氨基酸，如氨基酸，植物性必需氨基酸（如硫胺素和植酸）等。而动物蛋白中的主要氨基酸是动物性氨基酸，如肌肉蛋白、乳糖蛋白等。

因此，植物蛋白和动物蛋白的营养价值是不同的。植物蛋白富含植物性必需氨基酸，如硫胺素、植酸等，而动物蛋白则含有更多的动物性必需氨基酸，如肌肉蛋白、乳糖蛋白等。植物蛋白通常比动物蛋白低热量，但也有些植物蛋白的蛋白质质量较低。动物蛋白通常比植物蛋白高蛋白质质量，但同样含有较多的饱和脂肪和胆固醇等有害物质。
```

- 影响消费者行为的主要因素是什么？
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影响消费者行为的因素有很多，以下是其中几个主要的因素：

1. 消费需求：消费者的需求是影响消费者行为的主要因素之一。消费者的需求是根据个人利益和价值观而产生的。例如，如果一个消费者喜欢时尚的服装，那么他们可能会对购买这些服装的商场和品牌的选择更有吸引力。

2. 购买力：消费者购买力的限制是一个影响消费者行为的因素。消费者可能会因为预算限制而选择购买某些商品。

3. 价格：价格也是影响消费者行为的因素之一。消费者通常会比较不同商品的价格，并根据价格选择购买哪种商品。

4. 品牌知名度：品牌知名度是影响消费者行为的因素之一。消费者通常会选择有信誉的品牌，因为他们相信这些品牌能够提供高质量的产品和服务。

5. 社交媒体：社交媒体在影响消费者行为中扮演越来越重要的作用。许多消费者会在社交媒体上了解商品和品牌的信息，并选择购买这些商品。

6. 社交媒体：社交媒体在影响消费者行为中扮演越来越重要的角色。许多消费者会在社交媒体上了解商品和品牌的信息，并选择购买这些商品。

总之，影响消费者行为的主要因素有很多，这些因素往往是相互关联的。企业可以通过了解这些因素，来制定有效的营销策略，吸引和留住消费者。
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