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 通过sentencepiece在日文wiki和青空文库上训练BPE的tokenizer，词表扩充14000（64789 -> 78554），相比原生ChatGLM3的日文编码效率提升接近一倍，中文英文编码效率不变。
 
 共有两个模型：
-- [ChatGLM3-Japanese-Zero]( https://huggingface.co/dummy-foo/ChatGLM3-Japanese-Zero )：本模型，经过扩词表和resize后的模型，保留了ChatGLM3的中英文能力，尚无日文能力，但因为编码效率高，适合在日文语料上训练。
-- [ChatGLM3-Japanese](https://huggingface.co/dummy-foo/ChatGLM3-Japanese)：还在训练中，一周内更新，对ChatGLM3-Japanese-Zero进行日文语料增量预训练和指令微调的模型，可以日文对话。
+- [ChatGLM3-Japanese-Zero]( https://huggingface.co/dummy-foo/ChatGLM3-Japanese-Zero )：经过扩词表和resize后的模型，保留了ChatGLM3的中英文能力，尚无日文能力，但因为编码效率高，适合在日文语料上训练。
+- [ChatGLM3-Japanese](https://huggingface.co/dummy-foo/ChatGLM3-Japanese)：本模型，对ChatGLM3-Japanese-Zero进行日文语料增量预训练和指令微调的模型，可以日文对话。
 
 [GitHub](https://github.com/akiragy/ChatGLM3-Japanese)上有全流程的代码，包含训练tokenizer和训练模型。