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cn-Book/7.指令遵循微调.md

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-为了实现图 7.19 中第 9 步（以自动化方式评估测试集响应），我们使用了 Meta AI 开发的一个经过指令微调的 Llama 3 模型，该模型拥有 80 亿参数，可以通过开源应用程序 Ollama 在本地运行（官网：https://ollama.com）。
+为了实现图 7.19 中第 9 步（以自动化方式评估测试集响应），我们使用了 Meta AI 开发的一个经过指令微调的 Llama 3 模型，该模型拥有 80 亿参数，可以通过开源应用程序 Ollama 在本地运行（官网：[https://ollama.com](https://ollama.com)）。
 
-Ollama 是一个高效的应用程序，适用于在笔记本电脑上运行大语言模型（LLM）。它是开源库 `llama.cpp`（https://github.com/ggerganov/llama.cpp）的封装，该库用纯 C/C++ 实现了 LLM，旨在最大化效率。然而，需要注意的是，Ollama 仅用于使用 LLM 生成文本（推理），并不支持训练或微调 LLM。
+Ollama 是一个高效的应用程序，适用于在笔记本电脑上运行大语言模型（LLM）。它是开源库 `llama.cpp`（[https://github.com/ggerganov/llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp)）的封装，该库用纯 C/C++ 实现了 LLM，旨在最大化效率。然而，需要注意的是，Ollama 仅用于使用 LLM 生成文本（推理），并不支持训练或微调 LLM。
 
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 ### 7.9.2 如何在快速变化的前沿领域中保持领先
 
-人工智能和大语言模型的研究领域正在迅速发展（许多人可能觉得这非常令人兴奋）。想要了解最新进展，可以浏览 arXiv 上的最新研究论文（网址：https://arxiv.org/list/cs.LG/recent）。此外，许多研究人员和从业者也会在社交媒体平台（如 X（原 Twitter）和 Reddit）上积极分享和讨论最新动态。尤其是 Reddit 的 r/LocalLLaMA 版块，是了解社区动态以及最新工具和趋势的好资源。
+人工智能和大语言模型的研究领域正在迅速发展（许多人可能觉得这非常令人兴奋）。想要了解最新进展，可以浏览 arXiv 上的最新研究论文（网址：[https://arxiv.org/list/cs.LG/recent](https://arxiv.org/list/cs.LG/recent)）。此外，许多研究人员和从业者也会在社交媒体平台（如 X（原 Twitter）和 Reddit）上积极分享和讨论最新动态。尤其是 Reddit 的 r/LocalLLaMA 版块，是了解社区动态以及最新工具和趋势的好资源。
 
 我会定期在博客上分享关于大语言模型（LLM）研究的最新动态和见解，您可以通过以下地址访问：https://magazine.sebastianraschka.com 和 https://sebastianraschka.com/blog/。