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 随着Mistral AI公司开源其七十亿参数模型[Mistral-7B](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf)，该模型超越[Llama](https://huggingface.co/meta-llama)，成为当前最强大的开源模型之一。Mistral-7B在各类基准测试中，不仅超过了Llama2-13B，而且在推理、数学、代码生成任务中超过Llama2-34B。
 然而，Mistral-7B的训练语料主要为英文文本，其中文能力较为欠缺。其次，Mistral-7B的词表不支持中文，导致其对中文的编码和解码效率较低，限制了在中文场景的应用。<br>
-为了克服这一局限，清华大学地球系统科学系地球和空间信息科学实验室基于Mistral-7B进行了中文词表扩充和增量预训练，增强了Mistral-7B在中文任务上的表现，并提高了其对中文文本的编解码效率。
+为了克服这一局限，清华大学地球系统科学系地球和空间信息科学实验室基于Mistral-7B进行了中文词表扩充和增量预训练，增强了Mistral-7B在中文任务上的表现，并提高了其对中文文本的编解码效率。<br>
+项目地址：https://github.com/THU-EarthInformationScienceLab/Chinese-Mistral
 
 ## 📥 模型下载
 
@@ -96,7 +97,7 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
 device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
 
-model_path = "/home/chenzhou/project/Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1"
+model_path = "itpossible/Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=device)
 
@@ -109,8 +110,6 @@ outputs = tokenizer.batch_decode(outputs_id, skip_special_tokens=True)[0]
 print(outputs)
 ```
 
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 ## 📝 训练数据
 
 训练数据采样于WanJuan、baike2018qa、Dolma、gutenberg-books等高质量开源数据集。我们对这些数据集进行细粒度清洗，并充分考虑训练数据集中不同类别数据的占比。
@@ -121,7 +120,7 @@ Chinese-Mistral-7B的开发旨在为开源社区提供一个性能优越的中
 
 ## ✒️ 引用
 
-如果您觉得本项目对您的研究有所帮助或使用了本项目的，请引用本项目：
+如果您觉得本项目对您的研究有所帮助或使用了本项目的模型，请引用本项目：
 
 ```bibtex
 @misc{Chinese-Mistral,