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Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF

基于Mistral Nemo 12B的创新多样性写作模型

Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1是基于Mistral Nemo 12B模型的开源项目,专为增强创意及非重复性而设计。该模型在仅两天内完成训练,通过减少重复性措施,对多样化情境与角色具备更强适应性,支持多种量化格式,满足不同应用需求。

OpenHermes-2-Mistral-7B - 基于Mistral-7B的高性能多任务语言模型
GithubHuggingfaceMistralOpenHermes人工智能开源项目模型语言模型
OpenHermes-2-Mistral-7B是一款经过精心微调的大语言模型,基于Mistral-7B架构开发。模型在GPT4All、AGIEval等多个基准测试中表现优异,具备出色的多任务处理能力。支持ChatML格式和系统提示,适用于多轮对话场景。项目开源多种量化版本,方便用户根据需求部署使用。
MN-12B-Lyra-v4-GGUF-IQ-Imatrix - 基于Mistral的ChatML预设优化模型
ChatMLGithubHuggingfaceMistralSao10KSillyTavern开源项目模型模型调整
MN-12B-Lyra-v4是Sao10K在Mistral Nemo模型基础上进行的优化项目,采用了ChatML提示格式。该模型支持在SillyTavern中使用的ChatML预设,并具备多功能性和易用性。兼容Virt-io的ChatML v1.9预设,用于特定场景设置的指导可以在Hugging Face的文档中找到。MN-12B-Lyra-v4通过llama.cpp量化,更多信息可通过提供的链接查看。适用于自然语言处理和对话生成,特别在角色扮演应用中表现优异。
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base - 高效压缩的大规模语言模型适用于多种自然语言生成任务
GithubHuggingfaceMistral-NeMo人工智能大语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base是一个经过剪枝和蒸馏的基础文本生成模型。它采用4096维嵌入、32个注意力头、11520维MLP中间层和40层结构,结合分组查询注意力和旋转位置编码技术。该模型在MMLU等基准测试中表现优异,适用于多种自然语言生成任务。支持8k字符输入,可通过Transformers库轻松使用。
Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型,拥有70亿参数,性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术,是一个强大的预训练基础模型。需注意,模型尚未包含内容审核机制,使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。
Mistral-7B-OpenOrca-GGUF - Mistral 7B OpenOrca:高效文本生成的开源模型
GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B OpenOrca开源项目文本生成模型模型文件量化方法
Mistral 7B OpenOrca是由OpenOrca推出的GGUF格式模型,支持多种量化方法和GPU加速,适用于多种文本生成场景。模型兼容多种网络UI和Python库,采用先进技术实现高效内存管理和性能优化,支持长序列扩展。
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。
Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO-GGUF - 多轮对话和角色扮演的高性能开源语言模型
DPOGithubHuggingfaceMistral-7B人工智能开源项目机器学习模型模型训练
Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO是一款基于Mistral 7B架构的开源语言模型。经过DPO训练后,该模型在AGIEval、BigBench Reasoning等多项基准测试中表现优异。它支持多轮对话和角色扮演等多样化任务,采用ChatML格式,与OpenAI API兼容。这一高性能模型为开发者和研究人员提供了强大而灵活的自然语言处理工具。
NSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF - 结合多模型的量化文本生成引擎
GithubHuggingfaceNSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1transformers开源项目文本生成模型模型合并量化
NSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF是利用llama.cpp开发的量化模型,整合了mistralai和athirdpath的两款7B模型。通过slerp合并法和bfloat16数据类型,该项目优化了文本生成任务的性能。用户可以通过Transformers和Accelerate库在Python中完成文本生成。该模型结合了多模型的优点,专为处理复杂文本生成任务而设计,提供了高效的运行性能。
Mistral-7B-v0.3 - 扩展词汇量提升语言模型能力
GithubHuggingfaceMistral-7B-v0.3transformers大语言模型开源项目扩展词汇表文本生成模型
Mistral-7B-v0.3是Mistral-7B-v0.2的升级版本,词汇量扩展至32768。该模型保持原有性能,提供更广泛的语言理解能力。支持mistral-inference和Hugging Face transformers等多种安装使用方式。目前尚无审核机制,Mistral AI团队正与社区合作,探索在保证输出质量的同时实现精细保护措施的方法。
Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 多语言指令微调开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407代码生成函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型,基于Mistral-Nemo-Base-2407。该模型性能优异,支持128k上下文窗口,涵盖多语言和代码能力。它采用Apache 2许可证开源,可直接替代Mistral 7B,并在多项基准测试中展现卓越表现。
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