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@@ -60,7 +60,7 @@ from lyra_llama import lyraLLaMA
 model_path = "./models/lamma-13b-1-gpu-fp16.bin"
 tokenizer_path = "./models/"
 dtype='fp16'
-prompt = "列出3个不同的机器学习算法，并说明它们的适用范围"
+prompt = "今天天气大概 25度，有点小雨，吹着风，我想去户外散步，应该穿什么样的衣服 裤子鞋子搭配"
 max_output_length = 512
 
 model = lyraLLaMA(model_path, tokenizer_path, dtype)
@@ -81,16 +81,16 @@ print(output_texts)
 
 ### LLaMA-Ziya-13B
 #### input
-列出3个不同的机器学习算法，并说明它们的适用范围.
+今天天气大概 25度，有点小雨，吹着风，我想去户外散步，应该穿什么样的衣服 裤子鞋子搭配
 
 #### output
-以下是三个常见的机器学习算法及其适用范围:
 
-1. 决策树(Decision Tree):决策树是一种基于分类和回归问题的朴素贝叶斯模型。它通过构建一系列逐步分裂的分支来预测结果。适用于那些具有简单特征、大量数据且数据集大小在可接受范围内的情况。
-
-2. 随机森林(Random Forest):随机森林是一种集成学习算法,由多个决策树组成。它的优点是能够处理大规模数据和高维度的特征。适用于需要对多个变量进行建模的场景,例如医疗诊断、金融风险评估等。
-
-3. 支持向量机(Support Vector Machine):支持向量机是一种监督学习方法,通常用于分类问题。它可以处理高维数据,并且具有较高的准确性。适用于需要对高维数据进行分类或回归的问题,例如图像识别、自然语言处理等。
+今天天气大概25度，有点小雨，吹着风。建议穿上轻便的运动服装，比如：
+- 上衣：选择透气性好的运动T恤或短袖运动衫，颜色可以选择暗色系，以免晒伤。
+- 裤子：可以选择运动裤或者休闲裤，最好选择能够吸湿排汗的材质，以便于散步时舒适。
+- 鞋子：建议穿上运动鞋或者轻便的休闲鞋，以便于走路。鞋底需要有良好的防滑性，以防止滑倒。
+- 外套：如果雨比较大，可以搭配一件轻便的雨衣或者防雨衣，以保护身体不受雨淋。
+总之，建议穿上轻便、舒适的运动服装，搭配一双合适的鞋子和外套，以便于户外散步。
 
 ### LLaMA-Vicuna-13B