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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。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral指令模型的GGUF格式文件 支持多位宽量化
GGUFGithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目文本生成模型语言模型量化
该项目为Mistral-Nemo-Instruct-2407模型提供GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。模型支持2-bit至8-bit多种量化级别,适用于文本生成。兼容多种支持GGUF的工具,如llama.cpp和LM Studio,可实现本地运行和GPU加速。这些GGUF文件使得Mistral模型能在各种平台上高效运行,为开发者和研究者提供了灵活的应用选择。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
EasyInstruct - 大型语言模型指令处理框架简介
EasyInstructGPT-4GithubPython包大语言模型开源项目指令处理框架
EasyInstruct是一个易于使用的指令处理框架,适用于GPT-4、LLaMA、ChatGLM等大型语言模型。框架模块化实现指令生成、选择和提示,支持Self-Instruct、Evol-Instruct和反向翻译等技术,提供丰富的选择指标如长度、困惑度和GPT评分,并包含Shell脚本和Gradio应用的快速上手指南。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术,该模型将参数位数从16减至8,大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中,其平均得分为79.16,与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域,可通过vLLM后端实现高效部署。
Phi-3-vision-128k-instruct - 突破性视觉语言模型 128K上下文、多模态理解能力
GithubHuggingfacePhi-3-Vision-128K-Instruct图像理解多模态模型开源项目微软模型自然语言处理
Phi-3-vision-128k-instruct是一个开放式多模态模型,支持128K token的上下文处理。该模型通过文本和视觉数据集训练,在图像理解、OCR和图表分析等任务中表现优异。经过监督微调和偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。作为Phi-3系列的成员,它适用于资源受限环境下的通用图像理解任务,为AI系统和应用提供支持。
ghost-7b-alpha - 先进的语言生成工具,具备优化推理和多任务处理能力
Ghost 7B AlphaGithubHuggingface多任务知识工具支持开源模型开源项目模型语言模型
Ghost 7B Alpha源自Mistral 7B的微调,涵盖70亿参数,专注于改进推理能力、多任务处理和工具集成。模型主要优化英语和越南语,可用于虚拟助手、代码生成、翻译及问答系统等应用。作为一个高效且经济的开放模型,它提供多种分发选项以适应多样化需求。
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct - 提升日本语言处理与指令执行的创新模型
ELYZA-japanese-Llama-2-7bGithubHuggingfaceLlama2人工智能开源项目日语能力模型追加事前学习
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct基于Llama2,专注于提升日语处理能力,提供流畅的语言体验。通过针对日语的扩展训练,该模型在理解和生成日语方面表现优异,并支持GPU加速,以优化计算性能,适用于多种应用场景。欲了解更多使用案例和详细信息,请访问官方页面。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
Mantis-8B-siglip-llama3-pretraind - 非功能性模型的实验再现及Llama3性能优化探索
GithubHuggingfaceMantis-InstructTIGER-Labllama3实验开源项目模型
llava_siglip_llama3_8b_pretrain_8192是一个用于实验再现的非功能性模型,旨在探索Llama3模型的性能改进。该项目提供了Mantis-Instruct微调版本的参考,帮助研究人员进行实验再现与分析。通过这一预训练检查点,研究人员可以了解模型的结构和潜在的优化方向。尽管该模型不适用于实际应用,但其在研究与开发中可作为有意义的基础。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B参数指令微调模型 支持多级量化
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的8B参数指令微调模型。项目提供2-bit至16-bit多种量化级别的GGUF格式,适应不同部署场景。模型在对话和指令遵循方面表现优异,可用于开发AI助手。项目包含详细使用说明和多项NLP任务的基准测试结果,展示了模型的卓越性能。
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