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@@ -19,16 +19,19 @@ llava-Qwen2-7B-Instruct-CLIP-ZH = Qwen/Qwen2-7B-Instruct + multi_modal_projector
 - vision_tower和language_model的q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj部分进行lora训练</br>
 - mmp层全量训练</br>
 
-3. 微调参数</br>
-lora_r=32,lora_alpha=64,num_train_epochs=5,per_device_train_batch_size=1,gradient_accumulation_steps=8,high_lr=1e-3,low_lr=2e-5,model_max_length=2048
+3. 微调</br>
+参数：lora_r=32,lora_alpha=64,num_train_epochs=5,per_device_train_batch_size=1,gradient_accumulation_steps=8,high_lr=1e-3,low_lr=2e-5,model_max_length=2048.</br>
+设备：8*A800</br>
+训练时长：5小时12分钟
 
-4. 数据集</br>
+
+5. 数据集</br>
 使用gemini-1.5-pro, gemini-1.5-flash, yi-vision, gpt4o,claude-3.5-sonnet模型描述emo-visual-data和ChineseBQB数据集。</br>
 文本描述信息通过[text-description-of-the-meme](https://huggingface.co/datasets/REILX/text-description-of-the-meme) 下载</br>
 图像可通过[emo-visual-data](https://github.com/LLM-Red-Team/emo-visual-data), [ChineseBQB](https://github.com/zhaoolee/ChineseBQB)下载</br>
 图片数据总量1.8G，约10835张中文表情包图片。文字总量42Mb，约24332个图像文本对描述信息。
 
-5. 效果展示
+6. 效果展示
 ![](./images/llava-qwen2-lora-01.JPG)
 ![](./images/llava-qwen2-lora-02.JPG)
 ![](./images/llava-qwen2-lora-03.JPG)