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Mistral-7B-Instruct-v0.3

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

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。

Qwen2-VL-7B-Instruct - 多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频处理
Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型,支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色,具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中,实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外,Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言,能理解图像中的多种语言文本。
Cydonia-22B-v1.2-GGUF - 提升模型生成能力以支持丰富的创意表达
Cydonia 22B v1.2GithubHuggingfaceMistral创造力对话平衡开源项目模型角色扮演
Cydonia 22B v1.2 GGUF版本强化了模型的创意表达与角色扮演能力,表现出更高的连贯性和生动性,适合生成吸引人的内容与实现有效角色扮演。此版本通过丰富的创意能力,支持提供详尽的角色背景,并确保剧情中对话与行动的平衡,塑造更具互动性的体验。同时,在信息处理的灵活性和表达的智能性上较以往版本表现更佳,为用户创意发挥提供了广阔的空间。
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品,支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成,适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3 - 改进文本生成的创新模型及其在多任务中的性能评估
Apache-2.0GithubHuggingfaceLlama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3开源LLM排行榜开源项目文本生成模型自我游戏偏好优化
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3模型采用自我对弈偏好优化技术进行第三次迭代微调,具备强大的文本生成能力。模型通过IFEval、BBH、MATH、GPQA、MuSR等多个数据集进行多任务性能评估,其中IFEval (0-Shot)的严格准确率为68.28。该模型基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct,使用openbmb/UltraFeedback数据集训练,拥有8B参数,专注于英文文本生成,为语言模型的优化提供了全新视角和实用的性能测试结果。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
InstructionWild - 大规模用户生成指令数据集助力AI对话能力提升
AI训练ChatGPTGithubInstructWild大语言模型开源项目指令数据集
InstructionWild项目汇集11万余条高质量用户生成指令,类型丰富,标签完善。该数据集致力于增强AI模型在生成、开放问答和头脑风暴等领域的对话表现。项目展示了完整的数据收集流程、评估分析和后续规划,为AI研究与应用领域贡献重要资源。
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力,支持超长文本输入
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构,支持多语言生成和理解,具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导,利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。
LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目
该项目通过稳健的指令调优,减少大规模多模态模型的幻觉现象,提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据,通过 GPT-4 生成,提供正面和反面的指令示例,以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展,为相关领域提供重要的数据支持。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
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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