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Mistral-7B-SlimOrca

SlimOrca实现高效性能的Mistral-7B文本生成模型

Mistral-7B-SlimOrca是一款基于Mistral-7B模型,并经过SlimOrca数据集微调的神经网络模型。通过仅~50万条GPT-4补全数据,该模型在HuggingFace评估中表现优异,接近Llama2-70b-chat,且大幅减少数据量和计算需求。模型使用OpenChat打包并由Axolotl训练,借助GPT-4对数据集的精确筛选,提供高效文本生成能力,探索未来模型训练的新方法。

mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调
GithubHuggingfaceMistral-7B下游任务开源模型开源项目性能优化模型模型合并
该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型,作为Mistral模型的优化版本,可用于多种下游任务的微调和开发
Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型
AI模型GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大型语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型,拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式,可在CPU和GPU上高效运行,适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本,通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异,为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。
mistral-7b-sft-beta - 基于UltraChat数据集训练的Mistral-7B优化模型
GithubHuggingFaceHuggingfaceMistral-7B开源项目微调模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-sft-beta是一个在UltraChat数据集上训练的大型语言模型,基于Mistral-7B-v0.1开发。作为Zephyr-7B-β的基础训练模型,采用直接偏好优化方法,支持英语文本生成。模型包含7B参数,使用MIT开源协议,通过TRL框架的SFTTrainer在经过筛选的UltraChat对话数据集上完成训练。
Orca-2-13b - 微软开源专注推理能力提升的研究型语言模型
GithubHuggingfaceOrca 2人工智能开源项目微软研究推理能力模型语言模型
Orca 2是微软研究院基于LLAMA-2开发的研究型语言模型,通过合成数据集训练,旨在增强小型语言模型的推理能力。该模型在推理、阅读理解、数学问题解决和文本摘要等任务中表现优异,采用单轮响应模式。Orca 2为研究社区提供了评估和改进小型语言模型的基础,目前开放了13B参数版本及完整权重,供研究使用。
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base - 高效压缩的大规模语言模型适用于多种自然语言生成任务
GithubHuggingfaceMistral-NeMo人工智能大语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base是一个经过剪枝和蒸馏的基础文本生成模型。它采用4096维嵌入、32个注意力头、11520维MLP中间层和40层结构,结合分组查询注意力和旋转位置编码技术。该模型在MMLU等基准测试中表现优异,适用于多种自然语言生成任务。支持8k字符输入,可通过Transformers库轻松使用。
Mistral-7B-Claude-Chat-GGUF - 高性能AI语言模型优化版,超强本地对话能力
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral-7Bllama.cpp开源项目模型量化
Mistral-7B-Claude-Chat模型GGUF版提供多种量化文件(2-8位),支持CPU和GPU推理。采用Vicuna提示模板,适合聊天场景。兼容llama.cpp等多种工具,附详细使用说明。此优化版本旨在本地环境中实现高效AI对话。
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
GithubHuggingfaceMistral-7BOpenHermes人工智能开源项目模型聊天机器人语言模型
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。
MistralLite - 适用于长文本处理与问答任务的优化语言模型
GithubHuggingfaceMistralLite亚马逊云服务开源项目微调模型模型长文本处理问答系统
MistralLite作为一种优化的语言模型,基于Mistral-7B,通过适应性转子嵌入和滑窗技术,支持32K tokens的长文本处理。它适用于长文本检索、摘要和问答等应用,尤其适合资源有限的环境。可在单个AWS实例轻松部署,支持HuggingFace TGI和vLLM等框架,适合复杂文本场景的精准解析。
mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit - 使用Unsloth技术优化模型微调,显著提升性能并减少内存占用
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能优化数据集机器学习模型
该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法,使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升,并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本,轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好,支持多种微调和导出格式,如GGUF、vLLM,及上传至Hugging Face,满足不同用户的需求。
TinyMistral-248M - 使用小规模数据集进行高效模型预训练
GithubHuggingfaceMistral 7B参数开源项目微调模型评估结果语言模型
TinyMistral-248M基于Mistral 7B模型,参数减少至约2.48亿,专为下游任务微调设计。预训练使用了748.8万个实例,支持文本生成功能,拥有约32,768个token的上下文长度。模型在InstructMix评估中的平均困惑度为6.3,未来将在多数据集上增加训练周期,验证无需大数据集即可进行有效预训练的可能性,并在多个指标测试中表现良好。
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