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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

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - Meta发布8B参数多语言模型用于对话和文本生成
GithubHuggingfaceMeta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款支持8种语言的大规模语言模型,参数规模为8B。该模型采用优化的Transformer架构并经过指令微调,可用于对话和多种自然语言生成任务。模型具有128k的上下文长度,支持商业和研究用途,在多项行业基准测试中表现出色。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 高效模型量化与优化指南
GithubHuggingfaceLlamaEdgeMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目模型模型量化语言支持高搜索量
该项目介绍了多语言支持的Mistral-Nemo-Instruct-2407模型,其量化版本是由Second State Inc.完成的,涵盖从2位到16位的不同精度和质量损失模型。特别推荐使用具有最小质量损失的Q5_K_M和Q5_K_S版本。此外,还提供了在LlamaEdge上运行的服务和命令行应用指南,以便在配置上下文大小和自定义提示模板时满足不同应用的需求。本项目适合于在资源有限的环境中追求性能优化的用户。
falcon-40b-instruct - 40B参数规模的开源指令型语言模型
Falcon-40B-InstructGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Falcon-40B-Instruct是TII公司开发的大规模开源语言模型,基于Falcon-40B微调而来。该模型拥有40B参数,在开源模型中性能领先。它采用了FlashAttention和multiquery等优化技术,主要用于聊天和指令任务。运行该模型需要85-100GB内存。虽然性能出色,但在生产环境中使用时仍需评估潜在风险。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
MIstral-QUantized-70b_Miqu-1-70b-iMat.GGUF - 优质法语对话能力的70B模型,适用于大容量VRAM
GithubHuggingfaceMiqu 1 70bMistral AI上下文大小开源项目模型法语量化
Miqu 1 70b是Mistral Medium Alpha的一个模型,由Mistral AI公司开发,适合法语使用者。该模型在法语对话中表现出色,智能性能与精调的Llama 2 70b相当,并倾向于避免过拟合。Miqu提供多种量化格式,Q4_K_S和Q3_K_M在48GB和36GB VRAM上支持完全卸载,满足大容量VRAM用户需求。虽然Miqu与CodeLlama 70b有相同的100万theta值,但在实验中证明其最大上下文能力为32k,相较于4k更具优势,并提供较低的周转率。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目模型量化
本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理,项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言,适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。
zephyr-7b-alpha - 基于Mistral-7B微调的对话型语言模型
GithubHuggingfaceZephyr人工智能开源项目微调模型深度学习语言模型
zephyr-7b-alpha是基于Mistral-7B-v0.1微调的语言模型,通过直接偏好优化(DPO)在合成数据集上训练。主要用于英语对话,能生成友好的回复,但可能产生有争议的内容。模型可通过Hugging Face的pipeline轻松使用,适合各种文本生成任务。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
instructlab - 创新的大语言模型对齐调优命令行工具
CLIGithubInstructLabLLM开源项目聊天机器人训练模型
InstructLab是为大语言模型(LLM)对齐调优设计的创新命令行工具。它采用合成数据方法,支持预训练模型下载、知识技能添加、合成数据生成、模型重训练和评估。工具兼容多种硬件平台,包括Apple M系列、AMD ROCm和NVIDIA CUDA,为LLM优化提供灵活高效的解决方案。
Synatra-7B-v0.3-dpo - 优化中文语言处理的开源模型,基于Mistral-7B-Instruct构建
GithubHuggingfaceSynatra-7B-v0.3-dpo基准测试实现代码开源项目模型模型详情测评结果
Synatra-7B-v0.3-dpo是一个为中文语言处理优化的开源模型,基于Mistral-7B-Instruct和ChatML格式训练,在多项基准测试中表现良好,特别是在BoolQ和SentiNeg测试中。其设计旨在提供高效的计算性能,适合多种语言任务。该项目的开源代码易于调用,为研究和开发人员提供了强大的语言处理工具。
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