Mistral-7B-SlimOrca

SlimOrca实现高效性能的Mistral-7B文本生成模型

数据集开源项目 GPT-4 Github 性能评估 Huggingface 模型 Mistral-7B-SlimOrca 语言模型

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。

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介绍相关项目

mistral-7b-instruct-v0.3 - 高效finetune解决方案，减少内存占用提升速度

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型神经网络调优

这款通过Unsloth技术的Google Colab笔记本集合，简化了Mistral、Gemma和Llama等AI模型的finetune过程。简单操作即可提高模型速度超过两倍，并显著降低内存占用，同时允许将优化的模型导出为GGUF、vLLM，或上传至Hugging Face，适合初学者使用。

Mistral-7B-OpenOrca-AWQ - 高效4比特量化，实现多用户并发推理

AWQGithubHuggingfaceMistral 7BOpenOrca并行推理开源项目模型量化

项目提供OpenOrca的Mistral 7B模型的AWQ版本。AWQ是一种4比特的低比特量化方法，在Transformers推理中更快速，与GPTQ相比具有效率优势。AWQ支持在多用户环境中实现高效的并发推理，有助于使用更小的GPU进行部署，减少整体成本，尽管总体吞吐量仍略低于未量化模型。

Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南

AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理

本站聚焦Mistral 7B开源语言模型,提供模型介绍、部署指南和在线体验。汇集微调版本导航、使用教程和研究动态,是Mistral 7B相关资源的综合参考平台。

mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit - Unsloth：加速大型语言模型微调的开源项目

GithubHuggingfaceUnsloth内存优化开源项目微调效率提升模型语言模型

mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型的微调效率。该开源工具可将Mistral、Gemma和Llama 2等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存使用。项目提供多个针对不同模型的免费Colab笔记本，支持对话式和文本补全等微调任务，便于初学者实现高效模型优化。

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型

AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型，无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调，在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分，表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力，并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务，该模型为研究与应用提供了良好的支持。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调

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-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。

StableBeluga-13B - 基于Orca数据集微调的高效文本生成模型

GithubHuggingFace TransformersHuggingfaceStability AIStable Beluga 13B开源项目文本生成模型语言模型

Stable Beluga 13B是基于Llama2 13B的自动回归语言模型，采用Orca风格数据集进行微调，增强了对指令的跟随能力。用户可通过预定义格式与模型交互，生成高质量文本。模型使用混合精度BF16训练和AdamW优化器。在应用该技术前，需注意潜在输出风险并进行安全测试。

Mistral-Nemo-Base-2407-bnb-4bit - 提高模型微调速度并优化内存占用

GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调效率模型

本项目使用Unsloth技术对Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型提高微调速度，减少内存使用高达70%。通过免费的Google Colab笔记本，用户能够轻松完成微调过程，非常适合初学者使用。支持的模型包括Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等，这些模型在性能和内存使用上均有显著提升。

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。

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