T-lite-instruct-0.1

优化指令模型，提升生成质量与安全性

开源项目模型 Github 指令数据集 T-lite-instruct-0.1 偏好调整 Huggingface 基准测试奖励建模

T-lite-instruct-0.1是一种经过bf16格式训练的AI模型，专注于安全性和生成的高质量。它使用多样化的数据集，包括翻译后的英语开源数据集，避免低质量翻译。通过强模型生成的上下文进行训练，在MT-Bench和Arena基准测试中表现优秀，适合高标准工业应用。

Github

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Ministral-8B-Instruct-2410 - 多功能高效语言模型，兼具多语言和代码处理能力

GithubHuggingfaceMinistral-8B-Instruct-2410Mistral AI开源项目授权使用模型研究目的许可证

Ministral-8B-Instruct-2410是一款高效的语言模型，具有128k上下文窗口、函数调用支持和多语言代码训练等特点，显著提升同类模型性能。该模型适用于本地智能设备和边缘计算，经过针对性优化以提升多语言和代码处理能力。根据Mistral Research License，该模型适用于非商业研究。Ministral-8B在知识、常识、代码、数学及多语言基准测试中表现优异，为广泛应用提供了强大的支持。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型支持GPU加速推理

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。

mixtral-instruct-awq - AWQ量化的Mixtral Instruct模型替代方案

AWQGithubHuggingfaceMixtral Instruct人工智能开源项目模型量化

这是一个经AWQ量化的Mixtral Instruct工作版本，旨在解决官方版本的功能问题。项目提供了Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的稳定实现，适合在资源受限环境中部署大型语言模型。该替代方案为开发者和研究人员提供了一个可靠的选择，有助于提高模型在实际应用中的效率。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调

Mistral-7B-Instruct-v0.3模型经过指令微调，支持32768词汇和v3 Tokenizer，并具备功能调用能力。在多个评测如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag中展示良好表现。该模型支持多种使用方式，包括简单安装、下载指南及在Hugging Face上的文本生成，利用CLI命令与模型对话，或调用自定义功能。尽管缺乏内容审查机制，Mistral团队正与社区合作，以确保输出适合多种环境。

AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30 - 面向自然语言处理的高效AI驱动文本生成模型

A100硬件AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30AI训练GithubHuggingfaceInswave Systems大模型开源项目模型

由Inswave Systems开发的AI模型，基于DPO和SFT方法，并在beomi/Yi-Ko-6B模型上进行训练，实现了有效的文本生成。使用A100x4硬件以提高运行效率，并得到了韩国人工智能中心项目的支持，旨在提升自然语言处理应用的性能。在开放的ko-leaderboard排名中表现优异，展示了其出色的性能和应用潜力。

Qwen2.5-1.5B-Instruct - 多语言支持的轻量级指令型语言模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理

Qwen2.5-1.5B-Instruct是Qwen2.5系列的指令型语言模型，拥有1.5B参数。它支持29种语言，能处理32,768个token的上下文并生成8192个token的文本。该模型在指令理解、长文本生成和结构化数据处理方面表现优异，尤其擅长编程和数学领域，可应用于多种自然语言处理任务。

EuroLLM-1.7B-Instruct - 支持35种语言的欧洲开源大语言模型

EuroLLMGithubHuggingface多语言模型开源项目机器翻译模型神经网络自然语言处理

EuroLLM-1.7B-Instruct是一个欧盟支持开发的大语言模型,具备17亿参数规模,可处理包括欧盟在内的35种语言。模型在机器翻译性能方面超越同规模的Gemma-2B模型,接近更大规模的Gemma-7B水平。采用transformer架构和分组查询机制,实现高效推理。这是欧盟首个面向多语言处理的开源语言模型项目。

Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B - Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B 提升AI模型指令执行效率的开源方案

GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型

Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B是一个公开可用的监督指令微调模型。它在Infinity-Instruct-7M和Infinity-Instruct-Gen数据集上进行优化，无需用户反馈强化学习。在AlpacaEval 2.0评测中，该模型表现优于Mixtral 8x22B v0.1、Gemini Pro和GPT-4。使用创新的训练技术，显著减少了模型训练成本，且基于与OpenHermes-2.5-Mistral-7B相同的聊天模板，专为对话场景设计。该模型和相关资源仅用于学术研究，且准确性不可担保。

Phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit - 轻量级多语言模型支持高效微调和长文本理解

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Phi-3.5-mini-instruct是一款轻量级开源语言模型,支持128K上下文长度。经过监督微调和优化,该模型在多语言能力和长文本理解方面表现出色。适用于内存受限环境、低延迟场景和推理任务,可作为AI系统的基础组件。在商业和研究领域都有广泛应用前景。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本保持高准确率

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Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术，该模型在大幅缩小体积的同时，保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中，该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理，可作为高效的自然语言处理服务器部署。

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