无法输出为指定格式

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把下面的内容作为母本

狙击手 (2022)
狙击手
导演: 张艺谋 / 张末
编剧: 陈宇 / 张艺谋
主演: 陈永胜 / 章宇 / 张译 / 刘奕铁 / 黄炎 / 更多...
类型: 剧情 / 历史 / 战争
制片国家/地区: 中国大陆
语言: 汉语普通话 / 英语
上映日期: 2022-02-01(中国大陆)
片长: 96分钟
又名: 最冷的枪 / Snipers
IMDb: tt13317320

 狙击手的剧情简介 · · · · · ·
　　影片根据抗美援朝战争“冷枪冷炮”运动中神枪手群体事迹改编。1952年冬至1953年初，中国人民志愿军与联合国军在朝鲜战场形成僵持，双方发起了低强度的密集狙击战，史称"冷枪冷炮运动"。在连长（张译 饰）带领下的狙击五班战士枪法过人，成为敌军的心头大患，班长刘文武（章宇 饰）更成为重点狙击对象。为重创狙击五班，敌方调配精英狙击小队，配以最先进的武器装备，更迫使狙击五班战士大永（陈永胜 饰）等人为救同伴进入其设好的险境之地。但正当敌军打响自己如意算盘之时，他们未料到，被他们当作诱饵的侦察兵亮亮（刘奕铁 饰）身上其实隐藏着更大的秘密...... 

把下面的内容作为样本

{
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狙击手 (2019)

导演: 黄照盛

编剧: 黄锟

主演: 任天野 / 是之

类型: 动作 / 战争

制片国家/地区: 中国大陆

语言: 英语 / 汉语普通话

字幕: 中字

上映日期: 2020-03-05(中国大陆)

片长: 85分钟

狙击手的剧情简介

讲述了在险峻的战争局势中，顶级雇佣兵刀口舔血，险中作战，从恐怖分子、军火公司等多方势力中成功夺回放射性元素，最终瓦解阴谋、守护城市的惊险历程。影片在波折跌宕的剧情中，为观众传达人道主义精神以及捍卫和平的主旋律价值观。



【下载地址】

2020动作《狙击手》1080p.HD国语中字网友评论："
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}

请问母本和样本描述的是同一个电影吗？给出判断依据，如果是相同的电影/电视，就必须输出 「✅」，否则必须输出 「❌」，记住必须输出「✅」或者 「❌」

---

上面是我的对话内容，chatGLM3 的回答如下：

经过比较，母本和样本描述的电影并非是同一个电影。母本描述的电影《狙击手》是由张艺谋和张末执导，章宇、张译、陈永胜等主演的一部剧情、历史、战争类电影，于2022年在中国大陆上映。而样本描述的电影《狙击手》是由黄照盛执导，任天野、 yes之主演的一部动作、战争类电影，于2020年在中国大陆上映。所以，它们并不是同一个电影。

我的疑问：我希望模型输出 「✅」或者 「❌」，但是模型并没有输出

---

我的完整代码如下：

from loguru import logger
import time
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModel, snapshot_download


model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision="v1.0.0")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(
    model_dir, trust_remote_code=True).half().cuda()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)


tt = []


def func(filepath: str):
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as file:
        content = file.read()

    lines = [
        content
    ]

    history = []

    for line in lines:

        text = f"""{line}"""

        s = time.time()
        response, history = model.chat(tokenizer, text, history=history)
        e = time.time()

        tt.append(e-s)

        logger.debug(text)
        logger.debug(response)
        logger.debug(f'耗时: {round(e-s,3)} 秒')
        print('-----------------------------------------------')

    print(f'总耗时: {sum(tt)}秒')
    print(f'平均单个耗时: {sum(tt)/len(tt)}秒')


func('template/q1.txt')

[zRzRzRzRzRzRzR]

很正常，这个模型的指令跟随没有那么好，一般还得通过工程化（langchain等其他方式来解决），可以微调一下