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@@ -91,6 +91,32 @@ model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).ha
 
 模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成，使用 [GPT-Q](https://arxiv.org/abs/2210.17323) 等量化方案可以进一步压缩量化精度/提升相同量化精度下的模型性能，我们期待开源社区为本项目提供对应 Pull Request。
 
+<details><summary><b>ChatGLM-6B示例</b></summary>
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+![](examples/self-introduction.png)
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+![](examples/blog-outline.png)
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+![](examples/ad-writing.png)
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+![](examples/ad-writing-2.png)
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+![](examples/comments-writing.png)
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+![](examples/email-writing-1.png)
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+![](examples/email-writing-2.png)
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+![](examples/information-extraction.png)
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+![](examples/role-play.png)
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+![](examples/sport.png)
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+![](examples/tour-guide.png)
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+</details>
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 ## 协议
 
 本仓库的代码依照 [Apache-2.0](LICENSE) 协议开源，ChatGLM-6B 模型的权重的使用则需要遵循 [Model License](MODEL_LICENSE)。