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**Qwen-WisdomVast**是**以Qwen1.5-7B为底座**，使用 [DORA](https://arxiv.org/pdf/2402.09353.pdf) + [LORA+](https://arxiv.org/pdf/2402.12354.pdf) 的训练方法，在100w高质量中文多轮SFT数据 + 20w英文多轮SFT数据 + 2000单轮自我认知数据训练而来的大模型，**数学能力**相比Qwen1.5-7B-Chat**提升了5.16%**，在**HumanEval**数据集上相比Qwen1.5-7B-Chat**提升了12.8**，在**MBPP**数据集上**提升了11.6%**，在**BBH**数据集上**提升了12.44%**，全部评测表现见下表。
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## 评测表现
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**Qwen-WisdomVast**是**以Qwen1.5-7B为底座**，使用 [DORA](https://arxiv.org/pdf/2402.09353.pdf) + [LORA+](https://arxiv.org/pdf/2402.12354.pdf) 的训练方法，在100w高质量中文多轮SFT数据 + 20w英文多轮SFT数据 + 2000单轮自我认知数据训练而来的大模型，**数学能力**相比Qwen1.5-7B-Chat**提升了5.16%**，在**HumanEval**数据集上相比Qwen1.5-7B-Chat**提升了12.8**，在**MBPP**数据集上**提升了11.6%**，在**BBH**数据集上**提升了12.44%**，全部评测表现见下表。
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**Github：**[https://github.com/seanzhang-zhichen/Qwen-WisdomVast](https://github.com/seanzhang-zhichen/Qwen-WisdomVast)
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## 评测表现
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