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-# NanoTranslator-immersive_translate-365M
+# NanoTranslator-immersive_translate-0.5B
 
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 ## Introduction
 
-NanoTranslator-immersive_translate-365M 是由 [NanoLM-365M-Base](https://huggingface.co/Mxode/NanoLM-365M-Base) 在 [wmt-19](https://huggingface.co/datasets/wmt/wmt19) 数据集上训练了 600 万数据得来的专门用于**中英双语**的翻译模型。
+NanoTranslator-immersive_translate-0.5B 是由 [Qwen2-0.5B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct) 在 [BiST](https://huggingface.co/datasets/Mxode/BiST) 和 [wmt19](https://huggingface.co/datasets/wmt/wmt19) 数据集上训练得到的专门用于**中英双语**的翻译模型。
 
 此模型遵循[沉浸式翻译](https://immersivetranslate.com/)（Immersive Translate）的 prompt 格式进行训练，可以通过 vllm、lmdeploy 等方式部署为 OpenAI 格式接口，从而完成调用。
 
@@ -17,7 +17,7 @@ import torch
 from typing import Literal
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
-model_path = 'Mxode/NanoTranslator-immersive_translate-365M'
+model_path = 'Mxode/NanoTranslator-immersive_translate-0.5B'
 
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).to('cuda:0', torch.bfloat16)
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)