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@@ -8,15 +8,18 @@ language:
 base_model:
 - meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
 pipeline_tag: question-answering
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-# 🦙 llama-3.2-3B-Elite 🔥
+# 🦙 llama-3.2-3B-Chinese-Elite 🔥
 
 ## 🌟 模型亮点
 这是一个基于 **Meta-Llama-3.2-3B-Instruct** 的微调模型，使用 **Qwen3-235B 蒸馏数据** + **监督微调 (SFT)** 训练而成。  
-在实际使用中，我发现它不仅在 **中文对话、输出内容格式、数学推理、聊天对话、故事生成** 等任务上表现远优于原始 Llama3.2-3B，整体 **基于中文环境的综合能力，远超越基座模型**，而且风格更接近 **最新 Qwen3**，输出更自然、更贴近人类偏好，也会有表情符号使文章更生动活泼。  
+在实际使用中，我发现它不仅在 **中文对话、输出内容格式、简单推理、科学问题回答、聊天对话、创意写作** 等任务上表现远优于原始 Llama3.2-3B。同时 **基于中文环境的综合能力，远超越基座模型**，而且风格更接近 **2025年最新 Qwen3系列模型**，输出更自然、更贴近人类偏好，也会有表情符号使文章更生动活泼。  
 
-🔥 同时，3B的参数，**响应速度更快**，在实际交互中体验非常流畅。能够轻松应对日常生活中的简单问题和文本总结翻译等任务。  
+🔥 得益于仅 **3B 的参数规模**，该模型在 **响应速度** 上表现非常突出，交互体验 **流畅自然**。  
+它能够轻松处理 **日常对话、文本总结、翻译、学习资料讲解** 等常见任务，并且在 **资源受限的环境（如轻量 GPU、本地 CPU 或个人电脑）** 下依然能够 **高效运行**。  
+与此同时，模型支持 **离线部署**，在保障 **数据安全** 的同时大幅 **节省计算与能源开销**，非常适合 **教育、研究以及个人学习** 场景使用。   
 
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@@ -31,13 +34,14 @@ pipeline_tag: question-answering
 
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+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/66309bd090589b7c65950665/36on6ruFQ5il8UUNwM_XF.png)
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+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/66309bd090589b7c65950665/kS2GDX5cNkOFrUc3W8s1G.png)
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 ## 📊 效果对比 (Before vs After)
 > 表格长度有限，对比图片中只展示部分回答内容。实际模型效果可以看底下的部分问题回答的截屏。
 
 ### 1️⃣ 数学推理
-**Prompt**  
-垃圾处理厂用 4 台同样的垃圾处理器，同时工作 2.5 小时，一共处理垃圾 375.3 千克。照这样计算，一台垃圾处理器每小时处理垃圾多少千克？
-
 | 原始 Llama3.2-3B | 微调后模型 |
 |---|---|
 | **答案**：235.18 千克/小时 ❌<br>（计算逻辑混乱，结果错误） | **答案**：37.53 千克/小时 ✅<br>（逐步推理，验证正确） |
@@ -100,7 +104,8 @@ pipeline_tag: question-answering
 
 ## ⚖️ 局限性
 - 训练数据量仅 50k，虽然效果明显提升，但对开放领域问题仍可能不足。  
-- 模型主要优化了 **推理 / 语言考试 / 叙事** 场景，专业领域可能不如更大模型强。  
+- 模型主要优化了 **聊天 / 语言 / 叙事/ ** 场景，专业领域可能不如更大模型强。
+- 基座模型限制：Llama-3.2-3B 的基础能力和通用性能相对有限，微调虽能改善表现，但无法突破基座模型本身的上限。数学能力与复杂问题解决能力孱弱。
 - 尚未使用 RLHF / DPO，个别输出在“人类偏好对齐”上还有限。  
 
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@@ -123,3 +128,7 @@ pipeline_tag: question-answering
 
 
 
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