From 7e9aa5efa5b39bde98560333361b283bcdc86a6b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zh-zheng Date: Sun, 18 Feb 2024 10:52:06 +0800 Subject: [PATCH] Update README --- README-en.md | 2 +- README.md | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/README-en.md b/README-en.md index 46597ef..00e0e0e 100644 --- a/README-en.md +++ b/README-en.md @@ -527,7 +527,7 @@ python demo/hf_based_demo.py --model_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, diff --git a/README.md b/README.md index d3ccfc6..80295a6 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -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**。