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@@ -14,7 +14,7 @@ import PHI2CORRECTING from '../../img/phi-2/phi-2-correcting.png'
 
 Phi-2 是由微软研究院发布的最新小型语言模型（SLM）。Phi-2继承了之前的Phi-1模型和Phi-1.5模型。
 
-Phi-1 是一个拥有13亿参数的模型，使用来自网络的“教科书质量”数据（6B tokens）以及使用GPT-3.5（1B tokens）合成生成的教科书和练习进行训练 [Gunasekar等人，2023](https://arxiv.org/abs/2306.11644)。Phi-1 在Python代码生成任务上表现出色。
+Phi-1 是一个拥有13亿参数的模型，使用来自网络的“教科书质量”数据（6B tokens）以及使用GPT-3.5（1B tokens）合成生成的教科书和练习进行训练([Gunasekar et al. 2023](https://arxiv.org/abs/2306.11644))。Phi-1 在Python代码生成任务上表现出色。
 
 [Phi-1.5](https://arxiv.org/abs/2309.05463) 在前一模型的基础上进行了改进，并专注于常识推理和语言理解能力。Phi-1.5 能够执行复杂的推理任务，如小学数学和基本编码任务，并且在性能上可与和它大约5倍大小的模型相媲美。
 
@@ -34,7 +34,7 @@ Phi-1.5 的知识被转移至 Phi-2，这有助于模型在多个基准测试上
 
 <Screenshot src={PHI2SAFETY} alt="Phi-2 Safety Performance" />
 
-正如下图所示，Phi-2 在各种基准测试上均优于 Mistral 7B 和 Llama 2（13B）。Phi-2 甚至在多步推理任务上超过了 Llama-2-70B 模型。Phi-2 还在性能上超越了谷歌的 [Gemini Nano 2] (https://www.promptingguide.ai/models/gemini)。
+正如下图所示，Phi-2 在各种基准测试上均优于 Mistral 7B 和 Llama 2（13B）。Phi-2 甚至在多步推理任务上超过了 Llama-2-70B 模型。Phi-2 还在性能上超越了谷歌的 [Google's Gemini Nano 2](https://www.promptingguide.ai/models/gemini) 。
 
 <Screenshot src={PHI2PERFORMANCE} alt="Phi-2 Performance Comparison" />