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**TiLamb-7B** 是一款专注于藏文的大型语言模型基座模型，它使用了 26.43GB 的藏文语料库进行开发，并基于 LLaMA2-7B 模型，通过 LoRA 方法进行了增量预训练。该模型在 LLaMA2 的基础上扩展了词表，从原有的词表大小 32,000 扩充藏文词汇至 61,221 ，并对 embedding 和 lm_head 进行了均值扩充初始化。更多信息请访问 [TiLamb-7B GitHub 主页](https://github.com/NLP-Learning/TiLamb)。
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**重要说明**：
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- TiLamb-7B 是一个未经微调的基
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- 要进行藏文对话和藏文 NLP 下游任务的适配（已验证的任务包括藏文新闻分类、藏文实体关系分类、藏文机器阅读理解、藏文分词、藏文摘要、藏文问题回答和藏文问题生成），建议使用 [LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main) 框架进行微调。
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**使用须知**：
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**TiLamb-7B** 是一款专注于藏文的大型语言模型基座模型，它使用了 26.43GB 的藏文语料库进行开发，并基于 LLaMA2-7B 模型，通过 LoRA 方法进行了增量预训练。该模型在 LLaMA2 的基础上扩展了词表，从原有的词表大小 32,000 扩充藏文词汇至 61,221 ，并对 embedding 和 lm_head 进行了均值扩充初始化。更多信息请访问 [TiLamb-7B GitHub 主页](https://github.com/NLP-Learning/TiLamb)。
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**重要说明**：
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- TiLamb-7B 是一个未经监督微调的基座模型，**不具备对话能力**。
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- 要进行藏文对话和藏文 NLP 下游任务的适配（已验证的任务包括藏文新闻分类、藏文实体关系分类、藏文机器阅读理解、藏文分词、藏文摘要、藏文问题回答和藏文问题生成），建议使用 [LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main) 框架进行微调。
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**使用须知**：
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