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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

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。

项目概述

Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO-GGUF是一个基于Mistral 7B模型改进的大语言模型项目。它是从OpenHermes-2.5-Mistral-7B模型通过DPO(Direct Preference Optimization)技术优化而来,是当前Hermes系列7B模型中的旗舰版本。

主要特点

  • 基于100万条高质量指令/对话数据训练,这些数据达到或超过GPT-4的水平
  • 采用ChatML作为对话格式,支持多轮对话和系统提示词
  • 在多个基准测试中表现优异,包括AGIEval、BigBench Reasoning、GPT4All和TruthfulQA等
  • 支持OpenAI API兼容的接口格式
  • 提供多种量化版本的GGUF模型文件

性能表现

该模型在各项基准测试中都取得了显著提升:

  • GPT4All测试平均分达到73.72分
  • AGIEval测试平均分为43.63分
  • BigBench测试平均分为41.94分
  • TruthfulQA测试中MC1得分0.3892,MC2得分0.5642

使用方法

模型使用ChatML格式进行对话,支持系统提示词来引导模型的行为和风格。用户可以通过以下方式使用:

  • 使用HuggingFace Transformers库进行推理
  • 通过LM Studio等支持GGUF格式的GUI工具直接对话
  • 支持4bit量化版本,仅需约5GB显存即可运行

实际应用

模型展现出多方面的能力:

  • 精确描述天气模式
  • 处理复杂的JSON嵌套列表
  • 角色扮演(如道家大师)
  • 回答各类专业领域问题

技术支持

  • 项目由FluidStack提供计算资源支持
  • 提供完整的示例代码和API调用文档
  • 开源协议为Apache-2.0
  • 支持英语等多种语言处理

部署要求

运行模型需要的基本环境:

  • Python环境
  • PyTorch框架
  • Transformers库
  • 其他依赖包如bitsandbytes、sentencepiece等
  • 支持CUDA的GPU设备(4bit量化版本需要至少5GB显存)
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