文本理解和生成能力相对于原始的llama模型有所降低

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原始llama 13b模型和其他基于llama 13b的模型： prompt: 生成一个有效的JSON数组，其中每一个元素都是一个JSON对象。 元素内容包含键“name”，“metric”，“color”，metric的值为个浮点数，color的默认值为“#4285F4”。 以下是JSON对象的文本格式，行以逗号分隔，列以冒号分隔： 2020:36.000,2021:46.000,2023:100.000,2024:120.000,2025:125.500 注意：确保格式使用双引号并属性名称是字符串字母。 注意：只提供 JSON 数据。 response: [ { "name": "2020", "metric": "36.000", "color": "#4285F4" }, { "name": "2021", "metric": "46.000", "color": "#4285F4" }, { "name": "2023", "metric": "100.000", "color": "#4285F4" }, { "name": "2024", "metric": "120.000", "color": "#4285F4" }, { "name": "2025", "metric": "125.500", "color": "#4285F4" } ]

Chinese-LLaMA-Alpaca 13b模型以及plus 7b： prompt: 生成一个有效的JSON数组，其中每一个元素都是一个JSON对象。 元素内容包含键“name”，“metric”，“color”，metric的值为个浮点数，color的默认值为“#4285F4”。 以下是JSON对象的文本格式，行以逗号分隔，列以冒号分隔： 2020:36.000,2021:46.000,2023:100.000,2024:120.000,2025:125.500 注意：确保格式使用双引号并属性名称是字符串字母。 注意：只提供 JSON 数据。 response: [{"name":"2020","metric":36,"color":"#4285F4"},{"name":"2021","metric":46,"color":"#4285F4"},{"name":"2023","metric":100,"color":"#4285F4"},{"name":"2024","metric":120,"color":"#4285F4"},{"name":"2025","metric":155,"color":"#4285F4"}]

目前经过中文预训练和指令微调后的llama模型的理解和生成能力比原始的llama模型和其他基于llama模型要差，而且生成不稳定经常改变。

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