TongGu-LLM模型 – 专注于古籍理解和处理的人工智能模型

TongGu-LLM 是一个由华南理工大学深层学习与视觉计算实验室（SCUT-DLVCLab）开发的大型语言模型，专注于古典中文的理解和处理。该模型基于 Baichuan2-7B-Base 模型，通过多阶段指令微调和冗余感知调整（RAT）方法，增强了与古典中文相关的下游任务性能。其训练数据包括2.41亿个古典中文文本和400万古典中文对话数据，功能涵盖古文标点、翻译、赏析和诗词创作，适用于非商业研究。

TongGu-LLM的特点:

1. 基于 Baichuan2-7B-Base 模型，在2.41亿个古典中文文本上进行无监督增量预训练
2. 在400万古典中文对话数据上进行指令微调
3. 功能包括古文标点、成语解释、古典与现代中文互译以及古诗创作
4. 在古典中文理解和处理任务上超越现有模型
5. 采用 Redundancy-Aware Tuning (RAT) 方法，防止灾难性遗忘
6. 提出 CCU Retrieval-Augmented Generation (CCU-RAG) 技术，减少幻觉生成

TongGu-LLM的功能:

1. 古文标点和注释
2. 古典与现代中文的互译
3. 古文赏析
4. 诗词创作
5. 辅助古籍研究，智能识别和修复古籍中的文字错误
6. 生成教案、教学PPT或设计课堂互动环节
7. 快速检索和分析古籍内容

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