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@@ -56,11 +56,29 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mindllm_path')
 tokenizer.max_length = 1024
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mindllm_path').to(device)
 generator = TextGenerationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, device=device)
-context = "<user>: 你知道电动车相对传统汽油车有哪些优点吗？"
+context = "<user>\n你知道电动车相对传统汽油车有哪些优点吗?\n<assistant>\n"
 outputs = generator(context, max_new_tokens=1024, do_sample=True, num_beams=4, repetition_penalty=0.5, no_repeat_ngram_size=5, return_full_text=False)
 [{'generated_text': '电动车相对传统汽油车的优点包括：\n1. 更低的排放和更高的能源效率 - 电动车所产生的有害排放物质远少于汽油车，并且它们的能源利用效率更高。\n2. 更低的维护成本 - 电动车需要更少的保养和通常拥有较少的运动部件，从而降低了总体维护成本。\n3. 更低的燃料成本 - 电动车需要比汽油车少得多的燃料，因此随着时间的推移，可以节省成本。\n4. 更长的续航里程 - 电动车单次充电可以行驶比汽油车更远的距离，非常适合长途通勤。\n5. 更为安静的运行 - 电动车比汽油车要安静得多，使驾驶更加愉悦。'}]
 ```
 
+### Chat Template
+To get the expected features and performance for the chat versions, specific formatting needs to be followed, including <user> and <assistant> tags, BOS and EOS tokens, and the whitespaces and breaklines in between (we recommend calling strip() on inputs to avoid double-spaces).
+Here are some examples：
+1. single-turn
+```
+# prompt
+<|endoftext|><user>\n你知道电动车相对传统汽油车有哪些优点吗？\n<assistant>\n
+# return 
+电动车相对传统汽油车的优点包括：\n1. 更低的排放和更高的能源效率 - 电动车所产生的有害排放物质远少于汽油车，并且它们的能源利用效率更高。\n2. 更低的维护成本 - 电动车需要更少的保养和通常拥有较少的运动部件，从而降低了总体维护成本。\n3. 更低的燃料成本 - 电动车需要比汽油车少得多的燃料，因此随着时间的推移，可以节省成本。\n4. 更长的续航里程 - 电动车单次充电可以行驶比汽油车更远的距离，非常适合长途通勤。\n5. 更为安静的运行 - 电动车比汽油车要安静得多，使驾驶更加愉悦。
+```
+
+2. multi-turn
+```
+# prompt
+<|endoftext|><user>\n你好，请问你叫什么名字？\n<assistant>\n嗨，我是一个AI助手。<|endoftext|>\n<|endoftext|><user>\n请问你如何看待AI助手？\n<assistant>\n
+# return 
+我认为AI助手是一个非常有前途的技术，它可以在多个领域帮助人们解决问题和完成任务。但是同时，我也认为在使用AI助手时要注意保护用户隐私和安全。
+```
 ### Other Examples
 <details>
 <summary>Self Awareness</summary>