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@@ -49,7 +49,7 @@ LORA模型，可以在边缘设备上部署，只需要4GB的内存。这样可
 
 在测试中，BLOOMZ-LORA表现出强大的性能，生成的对话密切匹配《原神》中"Mona"角色的风格和语气。它从训练数据中的少量例子中学会遵循特定的回答格式，并能很好地泛化到训练数据中没有出现的未见任务。
 
-我们在训练和测试阶段都采用bitsandbytes的int8量化选项。大约在t5达到4-5 token的输出速度（总token长度<200，不讨论transformer模型二次复杂度在长序列上带来的性能消耗）。
+我们在训练和测试阶段都采用bitsandbytes的int8量化选项。大约在nano达到4-5 token的输出速度（总token长度<200，不讨论transformer模型二次复杂度在长序列上带来的性能消耗）。
 
 模型运行要求<4GB，已在t5, jetson nano, A100下测试推理。