neural-chat-7b-v3-3

Intel微调的数学推理增强型大语言模型

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neural-chat-7b-v3-3是Intel基于Mistral-7B模型微调的大语言模型，专注提升数学推理能力。模型在多个基准测试中表现优异，支持8192个token上下文长度，提供多种精度推理选项。适用于多种语言任务，但建议部署前进行安全评估。

文档

openchat-3.5-1210 - 7B参数规模开源语言模型在多项测试中超越大规模商业模型

GithubHuggingfaceOpenChat人工智能大语言模型开源项目性能评估模型

OpenChat-3.5-1210在Mistral-7B基础上采用C-RLFT技术开发，通过多样化数据训练实现性能突破。模型在编程、对话和数学推理等多个领域展现出色表现，基准测试成绩优于部分大规模商业模型。此外，模型还配备评估反馈功能，支持多种应用场景。作为参数规模仅7B的开源模型，OpenChat-3.5-1210体现了小型模型的巨大潜力。

WizardMath-7B-V1.1 - 新一代数学推理模型优化Mistral-7B架构实现卓越性能提升

AI训练GithubHuggingfaceWizardMath大语言模型开源项目数学推理机器学习模型

WizardMath-7B-V1.1基于Mistral-7B架构开发，通过强化进化指令训练方法提升数学推理能力。在GSM8k和MATH基准测试中分别达到83.2和33.0的评分，达到7B规模模型中的最佳水平。这一开源数学推理模型展现出与商业大模型相当的解题表现，为数学问题求解提供了新的解决方案。

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型

AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型，无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调，在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分，表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力，并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务，该模型为研究与应用提供了良好的支持。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型

AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化

Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。

internlm2-chat-1_8b - 优化指令遵循与对话功能的开源对话模型

GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型性能部署工具长文本支持

InternLM2-Chat-1.8B是一款经过精确调整的1.8亿参数开源对话模型，通过监督微调和在线RLHF优化，支持超长文本处理，适用于多种应用场景。其在推理、数学和编码任务中表现出色，依照Apache-2.0协议开源，商用需申请许可。

Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大语言模型开源项目指令微调推理模型自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的语言模型。该版本扩展了上下文窗口至32K，采用Rope-theta=1e6，并移除了滑动窗口注意力机制。模型提供了简化的指令格式和聊天模板，便于用户交互。作为一个快速演示，它展示了基础模型通过微调可以达到的性能水平。但需注意，该模型尚未包含内容审核功能，在特定场景下使用时应当谨慎。

internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率

GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能

InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型，拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力，其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中，该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性，仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具，用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。

SciPhi-Mistral-7B-32k - 基于Mistral-7B-v0.1增强科学推理与教育能力的AI模型

GithubHuggingfaceSciPhi-Mistral-7B-32kTransformer大语言模型开源项目教育能力模型科学推理

SciPhi-Mistral-7B-32k是从Mistral-7B-v0.1微调而来的大型语言模型，通过四轮微调和超过十亿个token的数据集，实现了卓越的科学推理及教育能力。其特点包括采用变压器架构、组内查询注意力、滑窗注意力，并支持字节回退BPE分词器。SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k当前可用，具体细节可查看相关文档。

Mistral-7B-Instruct-v0.1 - 多种推理方式支持的指令调优大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1大语言模型开源项目指令微调机器学习模型自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.1是基于Mistral-7B-v0.1的指令调优大语言模型。该模型通过多种公开对话数据集微调，支持mistral_common、mistral_inference和transformers等多种推理方式。它采用分组查询注意力和滑动窗口注意力机制，结合字节回退BPE分词器，提供简单的指令格式，适用于对话生成任务。模型架构优化使其在保持高性能的同时，具备良好的通用性和易用性。

mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展

GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型

MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型，通过微调著名数据集提高生成效果，采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术，支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发，可通过MosaicML与Hugging Face加载，尽管输出可能包含错误或偏见，仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。

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