add output token

README.md

@@ -44,7 +44,7 @@ docker run -it --name llama --shm-size=32G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/
 `/opt/FasterTransformer`
 
 ## 数据集
-训练数据包括46种自然语言，13种编程语言，在1.6T的预处理文本中，转换为350B个唯一标记。
+无
 
 ## 推理
 
@@ -113,6 +113,22 @@ build/
 python bloom_token_converter.py
 其中，`tokenizer`为原模型路径
 ```
+测试数据："Translate to English: Je t’aime." (token id: 153772, 427, 9522, 6395, 76721, 68258, 17)，使用的加速卡:1张 DCU-Z100L-32G
+准确性数据：
+| 数据类型 | batch size | temperate | input len | output len |
+| :------: | :------: | :------: | :------: |:------: |
+| fp16 | 1 | 0 | 7 | 128 |
+
+结果如下：
+```
+153772 427 9522 6395 76721 68258 17 473 19134 1152 17 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
+```
+
+输出内容如下：
+```
+Translate to English: Je t’aime. I love you.</s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s></s>
+```
+
 
 ## 精度
 无