diff --git a/inference/benchmarks/stable_diffusion_v1_4/README.md b/inference/benchmarks/stable_diffusion_v1_4/README.md
index c73c77b4a..7bc87bbc4 100644
--- a/inference/benchmarks/stable_diffusion_v1_4/README.md
+++ b/inference/benchmarks/stable_diffusion_v1_4/README.md
@@ -1,5 +1,6 @@
 ### 1. 推理数据集
 
+* 采用vizwiz的image captioning验证数据集，下载链接为https://vizwiz.cs.colorado.edu/VizWiz_final/images/val.zip
 
 ### 2. 模型与权重
 
diff --git a/training/benchmarks/chatglm3_6b/deepspeed/README.md b/training/benchmarks/chatglm3_6b/deepspeed/README.md
index 2ed8251ae..c18cec75e 100644
--- a/training/benchmarks/chatglm3_6b/deepspeed/README.md
+++ b/training/benchmarks/chatglm3_6b/deepspeed/README.md
@@ -28,4 +28,6 @@ ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话
 
    执行preprocess/data_process.py，配置好其中的4个命令行参数。推荐的默认token数量为100M，即1亿个token。此配置在A800 8卡上预计训练1小时
 
-4. 将outputfile（通常为openwebtext_chatglm3_100M.npy）放置在data_dir下
\ No newline at end of file
+4. 将outputfile（通常为openwebtext_chatglm3_100M.npy）放置在data_dir下
+
+值得注意的是，由于原始Google Drive存储内容变动，自2024.03起，可忽略上述第1步骤，从链接中下载20个子压缩目录，随后全部解压到同一个目录，继续执行第3、4步骤。