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 1. **大规模高质量预训练数据**：我们使用了超过2.2万亿token的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。数据集包括文本和代码等多种数据类型，覆盖通用领域和专业领域。
 2. **优秀的模型性能**：相比同规模的开源模型，Qwen-7B在多个评测数据集上具有显著优势，甚至超出12-13B等更大规模的模型。评测评估的能力范围包括自然语言理解与生成、数学运算解题、代码生成等。
-3. **更好地支持多语言**：基于更大词表的分词器在分词上更高效，同时它对其他语言表现更加友好。用户可以在`Qwen-7B`的基础上更方便地训练特定语言的7B语言模型。
+3. **更好地支持多语言**：基于更大词表的分词器在分词上更高效，同时它对其他语言表现更加友好。用户可以在Qwen-7B的基础上更方便地训练特定语言的7B语言模型。
 4. **8K的上下文长度**：Qwen-7B及Qwen-7B-Chat均能支持8K的上下文长度, 允许用户输入更长的prompt。
 5. **支持插件调用**：Qwen-7B-Chat针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化，当前模型能有效调用插件以及升级为Agent。