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Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

多语言指令微调大规模语言模型

Mistral-Nemo-Instruct-2407是一款基于Mistral-Nemo-Base-2407指令微调的大规模语言模型,支持128k上下文窗口。该模型在多语言和代码任务方面表现优异,可替代Mistral 7B使用。模型在主流基准测试中表现出色,并在多语言任务中展现强大能力。开发者可通过mistral_inference、transformers或NeMo框架使用该模型进行聊天、指令遵循和函数调用等多样化任务。Mistral-Nemo-Instruct-2407采用Apache 2许可证开源发布。

Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练
Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型,拥有70亿参数,采用先进的变压器架构,并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB,以减少RAM需求,适合在资源有限的环境中应用,但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误,通过安装transformers源代码可解决。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral指令模型的GGUF格式文件 支持多位宽量化
GGUFGithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目文本生成模型语言模型量化
该项目为Mistral-Nemo-Instruct-2407模型提供GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。模型支持2-bit至8-bit多种量化级别,适用于文本生成。兼容多种支持GGUF的工具,如llama.cpp和LM Studio,可实现本地运行和GPU加速。这些GGUF文件使得Mistral模型能在各种平台上高效运行,为开发者和研究者提供了灵活的应用选择。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型 支持商业与研究应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练
Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练,提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务,适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型,包括合成数据生成和知识蒸馏。
Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型,参数量为325亿。该模型支持29种以上语言,擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构,支持131,072个token的上下文长度,可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色,并能处理表格等结构化数据。
Ministral-8B-Instruct-2410-Q6_K-GGUF - Ministral-8B多语言GGUF格式大模型
GithubHuggingfaceMistral AI商业授权开源许可开源项目模型语言模型非商业研究
Ministral-8B-Instruct-2410模型的GGUF格式版本,通过llama.cpp实现。采用Q6_K量化方案,支持CLI命令行和服务器模式运行,可处理包括中文在内的10种主要语言。适用于个人和学术研究,提供详细安装使用说明和代码示例,便于快速部署。
falcon-7b-instruct - 高性能指令微调语言模型
Apache 2.0Falcon-7B-InstructGithubHuggingfaceTII大语言模型开源项目模型自然语言处理
Falcon-7B-Instruct是TII基于Falcon-7B开发的指令微调语言模型,采用7B参数的因果解码器架构。该模型经过聊天和指令数据集的优化,集成了FlashAttention和多查询技术,在英语和法语任务中表现优异。它适用于直接进行对话和指令处理,但不建议进一步微调。运行该模型需要至少16GB内存,代码以Apache 2.0许可开源。
Mistral-7B-OpenOrca - 基于Mistral微调的高效开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistralOpenOrca人工智能开源项目模型模型训练语言模型
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。
open-instruct - 开源指令微调大语言模型的完整工具集
AI训练Github开源项目模型微调评估基准语言模型
open-instruct是一个致力于指令微调预训练语言模型的开源项目。它提供了基于最新技术和公开数据集的模型微调代码,以及多项基准测试的评估工具。项目发布了包括Tülu系列在内的多个微调模型检查点。open-instruct支持全参数微调、LoRA和QLoRA等高效方法,并提供完整的训练和评估脚本。该工具集为研究人员和开发者提供了探索指令调优大语言模型的全面解决方案。
Mistral-7B-v0.3 - 词汇扩展提升语言模型性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral-7B-v0.3transformers大语言模型开源项目模型词汇扩展
Mistral-7B-v0.3版本引入了32768项扩展词汇,提升了语言模型的表现能力。结合mistral-inference使用,支持灵活的文本生成和定制处理。该版本尚未具备完善的安全机制,计划通过与社区合作,探索在输出需调节的环境中实现安全部署。
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