prompt:

根据以下内容，生成10道简答题和答案，生成的答案需要详细，知识点完整：

在电影《天下无贼》中，演员刘德华和刘若英扮演的一对夫妇开着骗得的宝马轿车驶 入别墅区大门时，保安不但没有上前询问，反而立正敬礼。刘德华扮演的男主角将车倒回, 拍着宝马车问保安: “开好车你就不问，开好车就可以随便进入，开好车就一定是好人 吗?!”这个问题令人沉思。的确，观众们需要扪心自问:人们在追求以豪车、名表和名牌 服装等为象征的奢华生活和“面子”时，是否忽视了物质外壳之下的美丽灵魂?然而，电 影中的这一幕揭示了一个现实，如 “宝马”这样的驰名商标彰显了拥有者的身份与地位, 满足了消费者的心理需求，其作用有别于普通商标。与之相适应，商标法对驰名商标提供 了特别保护。

驰名商标是指经过长期使用或大量商业推广与宣传，在市场上享有很高知名度并为相 关公众所熟知的商标。与普通商标相比，驰名商标具有以下几个特点。

首先，驰名商标在相关公众中具有很高的知名度。

import json
import os
import re

def process_md(md_text):
    qa_list = []

    # 使用正则表达式分割问题和答案
    qa_pairs = re.split(r'\n\n+', md_text)

    for pair in qa_pairs:
        question_match = re.match(r'^\s*(.*)\s*答：\s*(.*?)\s*$', pair, re.DOTALL)
        if question_match:
            #question = question_match.group(1)
            question = re.sub(r'^\d+\.\s*', '', question_match.group(1)).rstrip("\n")
            answer = question_match.group(2)
            qa = {
                "content": question,
                "summary": answer
            }
            qa_list.append(qa)
    return qa_list

def main():
    input_directory = "md_files"  # 替换为包含Markdown文件的目录
    output_directory = "formatted_qa"  # 输出文件的目录

    if not os.path.exists(output_directory):
        os.makedirs(output_directory)

    output_filename = os.path.join(output_directory, "content.json")
    output_file=open(output_filename, 'w', encoding='utf-8')

    for filename in os.listdir(input_directory):
        if filename.endswith(".md"):
            with open(os.path.join(input_directory, filename), 'r', encoding='utf-8') as file:
                md_text = file.read()

            qa_list = process_md(md_text)
            json.dump(qa_list, output_file, ensure_ascii=False, indent=2)
            print(f"转换完成，结果已保存到{output_filename}")
if __name__ == "__main__":
    main()

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \

    --stage sft \

    --model_name_or_path /home/liq/zw/chatglm2/chatglm2-6b \

    --do_train \

    --dataset zscq \

    --dataset_dir ./data \

    --finetuning_type lora \

    --output_dir /home/liq/zw/data/chatglm2-6b-lora-zscq \

    --per_device_train_batch_size 1 \

    --gradient_accumulation_steps 1 \

    --lr_scheduler_type cosine \

    --logging_steps 10 \

    --save_steps 1000 \

    --learning_rate 5e-5 \

    --num_train_epochs 3.0 \

    --fp16

python src/cli_demo.py \

    --model_name_or_path /home/liq/zw/chatglm2/chatglm2-6b \

    --checkpoint_dir /home/liq/zw/data/chatglm2-6b-lora-zscq/checkpoint-19000 \

    --quantization_bit 4

python src/export_model.py \

    --model_name_or_path /home/liq/zw/chatglm2/chatglm2-6b \

    --checkpoint_dir /home/liq/zw/data/chatglm2-6b-lora/checkpoint-19000 \

    --output_dir /home/liq/zw/chatglm2-6b-lora-zscq2