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 📍Experience the larger-scale ChatGLM model at <a href="https://www.chatglm.cn">chatglm.cn</a>
 </p>
 
-## 介绍
-ChatGLM3-6B-32K在[ChatGLM3-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。具体地，我们对位置编码进行了更新，并设计了更有针对性的长文本训练方法，在对话阶段使用 32K 的上下文长度训练。在实际的使用中，如果您面临的上下文长度基本在 **8K 以内**，我们推荐使用[ChatGLM3-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)；如果您需要处理**超过 8K** 的上下文长度，我们推荐使用ChatGLM3-6B-32K。
+## 介绍 (Introduction)
 
+ChatGLM3-6B-32K在[ChatGLM3-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。具体地，我们对位置编码进行了更新，并设计了更有针对性的长文本训练方法，在对话阶段使用 32K 的上下文长度训练。在实际的使用中，如果您面临的上下文长度基本在 **8K 以内**，我们推荐使用[ChatGLM3-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)；如果您需要处理**超过 8K** 的上下文长度，我们推荐使用ChatGLM3-6B-32K。
 
 ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：
 
@@ -29,14 +29,22 @@ ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两
 2. **更完整的功能支持：** ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 [Prompt 格式](PROMPT.md)，除正常的多轮对话外。同时原生支持[工具调用](tool_using/README.md)（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。
 3. **更全面的开源序列：** 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术研究**完全开放**，在填写[问卷](https://open.bigmodel.cn/mla/form)进行登记后**亦允许免费商业使用**。
 
+Based on [ChatGLM3-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b), ChatGLM3-6B-32K further strengthens the ability to understand long texts and can better handle contexts up to 32K in length. Specifically, we update the position encoding and design a more targeted long text training method, using a context length of 32K for training in the conversation stage. In actual use, if the context length you face is basically within **8K**, we recommend using [ChatGLM3-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b); if you need to handle **For context lengths exceeding 8K**, we recommend using ChatGLM3-6B-32K.
+
+ChatGLM3-6B is the latest open-source model in the ChatGLM series. While retaining many excellent features such as smooth dialogue and low deployment threshold from the previous two generations, ChatGLM3-6B introduces the following features:
+
+1. **More Powerful Base Model:** The base model of ChatGLM3-6B, ChatGLM3-6B-Base, employs a more diverse training dataset, more sufficient training steps, and a more reasonable training strategy. Evaluations on datasets such as semantics, mathematics, reasoning, code, knowledge, etc., show that ChatGLM3-6B-Base has the strongest performance among pre-trained models under 10B.
+2. **More Comprehensive Function Support:** ChatGLM3-6B adopts a newly designed [Prompt format](https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/PROMPT_en.md), in addition to the normal multi-turn dialogue. It also natively supports [function call](https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/tool_using/README_en.md), code interpreter, and complex scenarios such as agent tasks.
+3. **More Comprehensive Open-source Series:** In addition to the dialogue model ChatGLM3-6B, the base model ChatGLM-6B-Base and the long-text dialogue model ChatGLM3-6B-32K are also open-sourced. All the weights are **fully open** for academic research, and after completing the [questionnaire](https://open.bigmodel.cn/mla/form) registration, they are also **allowed for free commercial use**.
 
-## 软件依赖
+
+## 软件依赖 (Dependencies)
 
 ```shell
 pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
 ```
 
-## 代码调用 
+## 代码调用 (Code Usage)
 
 可以通过如下代码调用 ChatGLM3-6B 模型来生成对话：
 
@@ -67,14 +75,18 @@ pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2ht
 For more instructions, including how to run CLI and web demos, and model quantization, please refer to our [Github Repo](https://github.com/THUDM/ChatGLM).
 
 
-## 协议
+## 协议 (License)
 
 本仓库的代码依照 [Apache-2.0](LICENSE) 协议开源，ChatGLM3-6B 模型的权重的使用则需要遵循 [Model License](MODEL_LICENSE)。
 
-## 引用
+The code in this repository is open-sourced under the [Apache-2.0 license](LICENSE), while the use of the ChatGLM3-6B model weights needs to comply with the [Model License](MODEL_LICENSE).
+
+## 引用 (Citation)
 
 如果你觉得我们的工作有帮助的话，请考虑引用下列论文。
 
+If you find our work helpful, please consider citing the following papers.
+
 ```
 @article{zeng2022glm,
   title={Glm-130b: An open bilingual pre-trained model},