diff --git a/Image/chapter7/figure7.1.png b/Image/chapter7/figure7.1.png
new file mode 100644
index 0000000..9774ef3
Binary files /dev/null and b/Image/chapter7/figure7.1.png differ
diff --git a/Image/chapter7/figure7.2.png b/Image/chapter7/figure7.2.png
new file mode 100644
index 0000000..24b781d
Binary files /dev/null and b/Image/chapter7/figure7.2.png differ
diff --git a/Image/chapter7/figure7.3.png b/Image/chapter7/figure7.3.png
new file mode 100644
index 0000000..cce4e52
Binary files /dev/null and b/Image/chapter7/figure7.3.png differ
diff --git a/Image/image6.18.png b/Image/image6.18.png
deleted file mode 100644
index 0e6ac3d..0000000
Binary files a/Image/image6.18.png and /dev/null differ
diff --git a/Image/image7.3.png b/Image/image7.3.png
new file mode 100644
index 0000000..a45bc60
Binary files /dev/null and b/Image/image7.3.png differ
diff --git a/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md b/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md
index 10834f2..b1e9d95 100644
--- a/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md
+++ b/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md
@@ -276,13 +276,13 @@ tensor([ -9.5042, -10.3796, -11.3677, -11.4798, -9.7764, -12.2561])
>
> 假设我们有三个概率值，分别为0.2、0.1和0.05。如果我们计算这些值的乘积，结果是：
>
-> $$ 0.2×0.1×0.05=0.001 $$
+> $$0.2×0.1×0.05=0.001$$
>
> 这个值非常小，尤其在深度学习或概率模型中，我们通常会有成千上万个概率需要相乘，这样会导致最终的乘积接近0甚至为0，造成数值计算的不稳定性。
>
> 如果我们对这些概率值取对数，然后相加，而不是直接相乘，我们可以避免这个问题。例如，对这三个值取自然对数（logarithm）后再相加：
>
-> $$ ln(0.2)+ln(0.1)+ln(0.05)≈−1.6094+(−2.3026)+(−2.9957)=−6.9077 $$
+> $$ln(0.2)+ln(0.1)+ln(0.05)≈−1.6094+(−2.3026)+(−2.9957)=−6.9077$$
>
> 虽然这个和也是负数，但它不会像直接相乘的结果那样接近于0，避免了数值下溢的问题。**对数的累加性质**允许我们将原本的累乘操作转换为累加，使得计算更加稳定和高效。
>
diff --git a/cn-Book/7.指令遵循微调.md b/cn-Book/7.指令遵循微调.md
new file mode 100644
index 0000000..218a3dc
--- /dev/null
+++ b/cn-Book/7.指令遵循微调.md
@@ -0,0 +1,40 @@
+本章涵盖以下内容：
+
++ LLM 指令微调过程概述
++ 为监督式指令微调准备数据集
++ 批量组织指令数据
++ 评估 LLM 通过指令遵循生成的内容质量
++ 评估一个经过指令微调的 LLM
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+
+
+
+
+在之前的章节中，我们实现了 LLM 架构，完成了预训练，并将外部的预训练权重导入模型。然后，在上一章中，我们专注于对 LLM 进行特定分类任务的微调，即区分出正常短信和垃圾短信短信。在本章中，我们将介绍如何微调 LLM 以遵循人类指令（见图 7.1），这是开发用于聊天机器人、个人助理和其他对话任务的 LLM 的主要技术之一。
+
+
+
+图 7.1 展示了微调大型语言模型的两种主要方式：用于分类任务的微调（步骤 8）和用于指令遵循的微调（步骤 9）。上一章中我们已实现了步骤 8，本章将重点讲解如何使用指令数据集微调 LLM，具体过程将在下一节进一步说明。
+
+
+
+## 7.1 指令遵循微调简介
+
+在第 5 章中，我们看到，对 LLM 的预训练是一种逐词生成的学习过程。预训练后，LLM 具备根据输入片段补全文本的能力，可以完成句子或生成段落。
+
+然而，预训练的 LLM 在处理特定指令时往往表现不佳，例如，“修正该文本的语法”或“将该文本转换为被动语态”。我们将在第 7.5 节中详细讨论一个具体示例，演示如何加载预训练模型并基于其进行指令微调。
+
+本章将专注于提升 LLM 遵循指令并生成理想回答的能力，如图 7.2 所示。
+
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+
+在本章的剩余部分，我们将逐步实现指令微调过程，首先从数据集准备开始，如图 7.3 所示。
+
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+
+数据集准备是指令微调中的关键环节，本章的大部分内容都将围绕这一过程展开。下一节将开始实现下载和格式化数据集的代码，如图 7.3 所示，这是数据集准备过程的第一步。
+
+
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+
+