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@@ -15,7 +15,7 @@ Baichuan整体模型基于标准的Transformer结构
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 ## 算法原理
-DISC-FinLLM是以Baichuan-13B 为基座模型，通过数据集的四个部分，分别训练 4 个 LoRA 专家模组，如图 14 所示。部署时，用户只需更换在当前基座上的 LoRA 参数就可以切换功能。因此用户能够根据使用需求激活 / 停用模型的不同模组，而无需重新加载整个模型。
+DISC-FinLLM是以Baichuan-13B 为基座模型，通过数据集的四个部分，分别训练 4 个 LoRA 专家模组，如下图所示。部署时，用户只需更换在当前基座上的 LoRA 参数就可以切换功能。因此用户能够根据使用需求激活 / 停用模型的不同模组，而无需重新加载整个模型。
 
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     <img src="./images/lora_en.png"/>
@@ -124,7 +124,7 @@ bash sft_work_dtk.sh
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 ## 推理
-**运行推理代码时需将模型文件FinLLM中的文件替换下载的本地模型FinLLM文件,并且将cli_demo.py文件中的模型路径更换为本地模型路径。**
+**运行推理代码时需将仓库文件夹FinLLM中的文件替换下载的本地模型文件,并且将cli_demo.py文件中的模型路径更换为本地模型路径。**
 
 ### 单机单卡
 需将**cli_demo.py**中的**model_path**改为替换模型文件后的本地模型路径