Mistral-7B-OpenOrca

基于Mistral微调的高效开源大语言模型

Github 人工智能语言模型 Huggingface Mistral 模型训练开源项目模型 OpenOrca

Mistral-7B-OpenOrca是一个使用OpenOrca数据集对Mistral 7B进行微调的开源大语言模型。模型在HuggingFace基准测试中展现出优秀性能，支持ChatML格式，适配消费级GPU硬件。此外还提供多种量化版本选择，便于部署和使用。

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

GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型

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。

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

GGUFGithubHuggingfaceWizardLM-2llama.cpp大语言模型开源项目模型量化

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-bnb-4bit - 更高效的模型微调与内存优化技术

GithubHuggingfaceMistral 7bUnsloth内存优化开源项目快速微调模型量化模型

Unsloth技术助力Mistral 7b在内存减少70%的同时实现5倍微调速度提升。项目提供多个适合初学者的Google Colab笔记，只需添加数据集并运行，便可生成更快的微调模型，支持导出到GGUF、vLLM或上传Hugging Face。此方案有效优化了Gemma 7b、Mistral 7b、Llama-2 7b等模型的性能和内存使用，提升模型微调效率。

orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术

GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理

ORPO是一种新型语言模型训练方法，无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志，为AI研究和开发提供了重要资源。

Mistral-Ita-7b - 基于Mistral架构的意大利语自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目意大利语言模型文本生成模型模型量化自然语言处理

Mistral-Ita-7b是基于Mistral-7B-v0.1架构开发的意大利语言模型，在hellaswag_it、arc_it和m_mmlu_it测试中平均准确率为58.66%。模型支持4位量化，可降低资源占用并提升处理效率。通过Python接口可实现意大利语文本生成及其他自然语言处理功能。

Mistral-Nemo-Base-2407 - Mistral和NVIDIA联合开发的多语言大模型支持128k超长上下文

GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Base-2407多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型深度学习

Mistral-Nemo-Base-2407是Mistral AI与NVIDIA合作推出的开源语言模型，采用12B参数规模和128k上下文窗口设计。模型支持英语、法语等8种语言，并在MMLU等多项基准测试中表现出色。基于40层transformer架构，可作为Mistral 7B的升级替代方案。该项目以Apache 2许可证发布，支持多语言及代码生成场景。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - Mistral-7B-Instruct模型的多种量化版本优化性能与文件大小

GGUFGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3llama.cpp开源项目模型模型性能量化

该项目为Mistral-7B-Instruct-v0.3模型提供多种量化版本,采用llama.cpp的imatrix选项。量化类型从Q8_0到IQ1_S不等,文件大小范围为1.61GB至7.70GB。项目详细介绍了各版本特点,并提供下载指南和选择建议,方便用户根据硬件条件和性能需求选择最佳版本。

MIstral-QUantized-70b_Miqu-1-70b-iMat.GGUF - 优质法语对话能力的70B模型，适用于大容量VRAM

GithubHuggingfaceMiqu 1 70bMistral AI上下文大小开源项目模型法语量化

Miqu 1 70b是Mistral Medium Alpha的一个模型，由Mistral AI公司开发，适合法语使用者。该模型在法语对话中表现出色，智能性能与精调的Llama 2 70b相当，并倾向于避免过拟合。Miqu提供多种量化格式，Q4_K_S和Q3_K_M在48GB和36GB VRAM上支持完全卸载，满足大容量VRAM用户需求。虽然Miqu与CodeLlama 70b有相同的100万theta值，但在实验中证明其最大上下文能力为32k，相较于4k更具优势，并提供较低的周转率。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 支持功能调用的高质量指令跟随模型

GithubHuggingfaceLM StudioMistral 7B Instruct功能调用开源项目指令跟随模型

Mistral 7B Instruct v0.3是一款经过优化的指令跟随模型，新增功能调用支持进一步扩展应用范围，增强助理功能。此版本引入扩展词汇表和新的分词器，支持功能调用。模型由Mistral AI创建，GGUF量化由bartowski提供。提醒：本社区模型由第三方提供，用户需自行负责内容的准确和适用性。

Mixtral-8x22B-v0.1 - 多平台兼容的预训练大规模语言模型

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral AIMixtral-8x22B开源项目模型生成模型语言模型

这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型，支持生成性稀疏专家技术，兼容vLLM和Hugging Face transformers库，提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而，用户需注意，该模型没有内容审核功能。

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