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 这是一个支持中文和英文双语言的Transfomer模型，包含模型设置和训练流程， 通过加载`params/config.json` 中的设定的参数完成训练， 使用`train.py`解析命令行参数，包括数据集根目录、训练轮数、批处理大小、保存检查点的间隔轮数以及检查点保存目录。
 
+代码部分在：https://github.com/ViperEkura/KHAOSZ/tree/main
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 - **设备选择**：当前代码默认使用CUDA进行训练
 - **性能优化**：代码中设置了`dtype=torch.bfloat16`来启用混合精度训练，这有助于提高训练速度和降低显存消耗，但需确保硬件支持此特性。
 - **语言支持**：该模型目前仅仅在中文数据集上训练， 因此通过英文对话可能出现问题， 但是训练tokenzier 的时候加入了英文文段， 也可以解码英文token