Yarn-Mistral-7b-128k

基于Mistral-7B的128K长文本语言模型

长上下文大语言模型神经网络人工智能模型 Yarn-Mistral Github Huggingface 开源项目

这是一个基于Mistral-7B-v0.1的模型扩展，采用YaRN方法完成1500步长文本预训练，将上下文窗口扩展至128K tokens。模型在长短文本处理方面保持稳定表现，通过ARC-c、Hellaswag、MMLU和Truthful QA等基准测试验证，适用于长文本处理场景。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-vllm-fp8 - 开源多语言指令微调大模型

Apache 2许可GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407多语言大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的开源指令微调语言模型。该模型在128K上下文窗口训练，支持多语言和代码生成，性能优于同等规模模型。采用Apache 2许可，可替代Mistral 7B使用。模型在多项基准测试中表现出色，支持mistral_inference、transformers和NeMo等框架进行推理。

OpenHermes-2.5-Mistral-7B - Mistral-7B微调模型 OpenHermes-2.5 展现强大通用及编程能力

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OpenHermes-2.5-Mistral-7B是Mistral-7B的改进版本,通过100万条高质量数据训练而成。模型在GPT4All、AGIEval和TruthfulQA等基准测试中表现出色,同时提升了代码生成能力。它使用ChatML格式,支持系统提示和多轮对话。凭借在通用任务和编程领域的优异表现,OpenHermes-2.5成为一个全面而强大的开源语言模型选择。

WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型支持复杂任务和推理

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WizardLM-2-7B是基于Mistral-7B-v0.1的开源大语言模型，擅长复杂对话、多语言处理、推理和智能代理任务。该模型采用全AI合成训练系统，在MT-Bench评估中表现优异，性能可比拟规模大10倍的开源模型。WizardLM-2-7B支持多轮对话，适用于各种复杂场景，是一个高效的开源大语言模型选择。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型

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Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - 基于Mistral Nemo 12B的创新多样性写作模型

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Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1是基于Mistral Nemo 12B模型的开源项目，专为增强创意及非重复性而设计。该模型在仅两天内完成训练，通过减少重复性措施，对多样化情境与角色具备更强适应性，支持多种量化格式，满足不同应用需求。

Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 多语言指令微调开源大语言模型

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Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型，基于Mistral-Nemo-Base-2407。该模型性能优异，支持128k上下文窗口，涵盖多语言和代码能力。它采用Apache 2许可证开源，可直接替代Mistral 7B，并在多项基准测试中展现卓越表现。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mistral-7B-Instruct量化模型多种精度选项

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Mistral-7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本提供4位和8位精度等多种参数选项。量化后的模型体积显著减小,性能基本不变,适合消费级GPU推理。支持通过ExLlama或Transformers加载,可用于高效文本生成。用户可根据硬件和需求选择合适版本。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本保持高准确率

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Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术，该模型在大幅缩小体积的同时，保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中，该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理，可作为高效的自然语言处理服务器部署。

Breeze-7B-Instruct-v1_0 - 增强繁体中文处理能力，提高语言模型性能

Breeze-7BGithubHuggingfaceMediaTek传统中文开源项目文本生成模型语言模型

Breeze-7B-Instruct-v1_0 是MediaTek Research开发的语言模型，专为繁体中文应用而设计。基于Breeze-7B-Base的演进，支持问答、多轮对话和文本摘要等任务。其在繁体中文及英语的测试中表现优越，相较于同类开源模型有显著提升。Breeze-7B通过词汇扩展和高效推理性能，在繁体中文任务中展现优势。v1.0版本经过精细化训练，提供高效准确的语言处理。

internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力

GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文

InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型，以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务，提供代码开放与商用使用许可，便于研究与开发者的灵活使用与集成。

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豆包MarsCode

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