RYDE-WORK/MiniCPM
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@ -527,7 +527,7 @@ python demo/hf_based_demo.py --model_path <hf_repo_path>
## Citation
* Please cite our [techinical report](https://shengdinghu.notion.site/MiniCPM-c805a17c5c8046398914e47f0542095a) if you find our work valuable.
* Please cite our [techinical report](https://shengdinghu.notion.site/MiniCPM-Unveiling-the-Potential-of-End-side-Large-Language-Models-d4d3a8c426424654a4e80e42a711cb20) if you find our work valuable.
```
@misc{minicpm2024,

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@ -27,7 +27,7 @@ MiniCPM 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的
- 一张1080/2080可高效参数微调，一张3090/4090可全参数微调，一台机器可持续训练 MiniCPM，二次开发成本较低。
我们完全开源MiniCPM-2B的模型参数供学术研究和有限商用，在未来我们还将发布训练过程中的所有Checkpoint和大部分非专有数据供模型机理研究。
具体而言，我们目前已公开以下模型，地址详见 模型下载 部分
具体而言，我们目前已公开以下模型，地址详见 [模型下载](#1) 部分
- 基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对**MiniCPM-2B-SFT/DPO**。
- 基于MiniCPM-2B的多模态模型**MiniCPM-V**，能力超越基于Phi-2的同参数级别多模态模型。
- MiniCPM-2B-SFT/DPO的Int4量化版**MiniCPM-2B-SFT/DPO-Int4**。