一、通古大模型是什么？
通古大模型是华南理工大学深度学习与视觉计算实验室（SCUT-DLVCLab）推出的专注于古籍文言文处理的AI语言模型。它基于百川2-7B-Base进行增量预训练，利用24.1亿古籍语料进行无监督训练，并结合400万古籍对话数据进行指令微调。通过冗余度感知微调（RAT）技术和检索增强生成（RAG）技术，通古大模型在古籍处理任务中表现出色，帮助用户更便捷地理解和翻译古籍文献。
二、通古大模型的主要功能
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古文句读 通古大模型能够自动为古文添加标点符号，解决古籍中常见的断句问题，帮助用户更好地理解古文内容。
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文白翻译 模型支持文言文与白话文之间的双向翻译，将晦涩的古文翻译为现代文，同时也可将现代文转换为文言文，方便用户进行古籍阅读和研究。
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诗词创作 通古大模型可以生成符合古诗词格律和风格的诗歌，用户可以根据需求提供主题或关键词，模型生成相应的诗词作品。
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古籍赏析 模型能对古籍中的经典篇章进行赏析，解读其文学价值、历史背景和文化内涵，辅助用户深入学习古籍。
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古籍检索与问答 结合检索增强技术，通古大模型可以快速检索古籍内容，根据用户的问题提供准确的答案，帮助用户高效获取古籍信息。
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辅助古籍整理 模型能识别古籍中的文字错误、缺漏等问题，提供修复建议，辅助古籍整理和数字化工作。
三、通古大模型的技术原理
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基础模型架构 通古大模型基于百川2-7B-Base进行增量预训练，该模型为通古大模型提供了基础的语言理解和生成能力。
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无监督增量预训练 模型在24.1亿古籍语料上进行无监督增量预训练，使模型学习古籍的语言风格和结构，为后续的古籍处理任务奠定基础。
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多阶段指令微调 通古大模型采用了多阶段指令微调技术，提出了冗余度感知微调（RAT）方法。在提升下游任务性能的同时，保留了基座模型的能力。
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检索增强生成（RAG）技术 通古大模型结合了检索增强生成（RAG）技术，减少知识密集型任务中的幻觉问题，提高生成内容的准确性和可靠性。
四、通古大模型的项目地址
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HuggingFace模型库：https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/TongGu-7B-Instruct
五、通古大模型的应用场景
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古籍处理与数字化 通古大模型能高效处理古籍文献，支持文白翻译、句读标点和古籍检索等功能，辅助古籍整理工作，提升古籍数字化的效率。
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教育支持 教师可以利用通古大模型生成教案、教学PPT，设计课堂互动环节。学生则可以通过模型获得文言文翻译、成语解释和诗词创作等功能，帮助他们更好地理解古文。
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文化传承与普及 通古大模型通过降低古籍阅读难度，让更多人接触和理解中华传统文化，促进文化传承与普及。
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学术研究 通古大模型为古籍研究提供了强大的技术支持，帮助学者快速检索和分析古籍内容，提升研究效率。
六、通古大模型的意义与未来展望
通古大模型的推出，不仅是古籍处理领域的一次重要突破，也为中华传统文化的传承与普及提供了强有力的技术支持。未来，随着技术的不断进步，通古大模型有望在更多领域发挥其独特优势，助力古籍数字化和文化传承迈向新的高度。
结语
通古大模型作为华南理工大学推出的专注于古籍文言文处理的AI语言模型，凭借其强大的功能和技术优势，正在为古籍数字化和文化传承开辟新的道路。无论是教育工作者、研究人员，还是普通用户，都能从中受益，感受古籍的魅力与智慧。
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