# 通古大模型 – 华南理工大学推出的古籍大语言模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/21992/
- Published: 2026-06-09T04:03:28+08:00
- Author: 站外新闻

## 通古大模型是什么

通古[大模型](https://paooo.com/ai-study/)是华南理工大学深度学习与视觉计算实验室（
SCUT-DLVCLab）推出的专注于古籍文言文处理的人工智能语言模型。基于百川2-7B-Base进行
增量预训练，使用24.1亿古籍语料进行无监督训练，结合400万古籍对话数据进行指令微调。
模型采用冗余度感知微调（RAT）技术，有效提升了古籍任务的性能。帮助用户更便捷地理解
和翻译古籍文献。通过检索增强生成（CCU-RAG）技术，减少知识密集型任务中的幻觉问题，
提高生成内容的准确性和可靠性。

阅读目录

 * [通古大模型是什么](https://paooo.com/aigc-news/21992/#%e9%80%9a%e5%8f%a4%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [通古大模型的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/21992/#%e9%80%9a%e5%8f%a4%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [通古大模型的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/21992/#%e9%80%9a%e5%8f%a4%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [通古大模型的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/21992/#%e9%80%9a%e5%8f%a4%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [通古大模型的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/21992/#%e9%80%9a%e5%8f%a4%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![通古大模型](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/06/tongGu-llm-website1-1.
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## 通古大模型的主要功能

 * **古文句读**：通古大模型能自动为古文添加标点符号，解决古籍中常见的断句问题，帮助
   用户更好地理解古文内容。
 * **文白翻译**：模型支持文言文与白话文之间的双向翻译，将晦涩的古文翻译为现代文，
   同时也可将现代文转换为文言文，方便用户进行古籍阅读和研究。
 * **诗词创作**：通古大模型可以生成符合古诗词格律和风格的诗歌，用户可以根据需求提供
   主题或关键词，模型生成相应的诗词作品。
 * **古籍赏析**：模型能对古籍中的经典篇章进行赏析，解读其文学价值、历史背景和文化
   内涵，辅助用户深入学习古籍。
 * **古籍检索与问答**：结合检索增强技术，通古大模型可以快速检索古籍内容，根据用户
   的问题提供准确的答案，帮助用户高效获取古籍信息。
 * **辅助古籍整理**：模型能识别古籍中的文字错误、缺漏等问题，提供修复建议，辅助古籍
   整理和数字化工作。

## 通古大模型的技术原理

 * **基础模型架构**：通古大模型基于百川2-7B-Base进行增量预训练。百川2-7B-Base是强大
   的预训练语言模型，为通古大模型提供了基础的语言理解和生成能力。
 * **无监督增量预训练**：模型在24.1亿古籍语料上进行无监督增量预训练。使模型学习古籍
   的语言风格和结构，为后续的古籍处理任务奠定基础。
 * **多阶段指令微调**：通古大模型采用了多阶段指令微调技术，提出了冗余度感知微调（
   RAT）方法。在提升下游任务性能的同时，保留了基座模型的能力。通过指令微调，模型
   能更好地适应古籍处理的具体任务，如古文翻译、句读等。
 * **检索增强生成（RAG）技术**：通古大模型结合了检索增强生成（RAG）技术，减少知识
   密集型任务中的幻觉问题。核心是将信息检索与文本生成相结合，通过从外部知识库中检索
   相关信息，作为上下文输入给语言模型，生成更准确、更符合上下文的答案。

## 通古大模型的项目地址

 * **Github仓库**：[https://github.com/SCUT-DLVCLab/TongGu-LLM](https://github.com/SCUT-DLVCLab/TongGu-LLM)
 * **HuggingFace模型库**：[https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/TongGu-7B-Instruct](https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/TongGu-7B-Instruct)

## 通古大模型的应用场景

 * **古籍处理与数字化**：通古大模型能高效处理古籍文献，支持文白翻译、句读标点和古籍
   检索等功能。辅助古籍整理工作，通过智能识别和修复古籍中的文字错误，提升古籍数字
   化的效率。
 * **教育支持**：教师可以用来生成教案、教学PPT，设计课堂互动环节。对于学生，模型
   能提供文言文翻译、成语解释和诗词创作等功能，帮助他们更好地理解古文。
 * **文化传承与普及**：通古大模型通过降低古籍阅读难度，让更多人接触和理解中华传统
   文化。
 * **学术研究**：通古大模型为古籍研究提供了强大的技术支持，能帮助学者快速检索和分析
   古籍内容。

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