Mixtral-8x7B-v0.1-GGUF

Mixtral模型的多平台兼容量化文件

Github 量化模型推理开源项目 Mixtral 8X7B Huggingface 模型格式 Mistral AI

Mixtral GGUF模型文件采用新量化格式，支持2至8位模型，适用于多平台的CPU和GPU推理。文件兼容llama.cpp、KoboldCpp和LM Studio等平台。由Mistral AI创建，Apache-2.0协议许可，支持多语言，高效推理。

T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架

CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法

T-MAC是一个创新的内核库，采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法，无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型，包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升，例如在Surface Laptop 7上，单核处理速度可达20 tokens/s，四核可达48 tokens/s，比llama.cpp快4~5倍。

gemma-2-27b-it-gptq-4bit - Gemma-2-27b的量化模型，优化加载与推理效率

GPTQModelGemma-2GithubHuggingface开源项目模型模型推理自然历史博物馆量化

Gemma-2-27b经过GPTQ 4位量化优化，使其在资源受限环境中高效运行。采用GPTQModel量化，并通过vllm进行推理，适用于简洁高效的推理场景。关键特性包括128组大小、动态分组、对称量化、激活功能和顺序推理，提升模型体验。

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。

AutoFP8 - 量化库优化大语言模型推理性能

AutoFP8FP8量化GithubvLLM开源项目模型压缩神经网络

AutoFP8是一个开源FP8量化库，用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例，支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式，与vLLM无缝集成，提高大语言模型推理效率，同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。

Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B - Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B 提升AI模型指令执行效率的开源方案

GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型

Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B是一个公开可用的监督指令微调模型。它在Infinity-Instruct-7M和Infinity-Instruct-Gen数据集上进行优化，无需用户反馈强化学习。在AlpacaEval 2.0评测中，该模型表现优于Mixtral 8x22B v0.1、Gemini Pro和GPT-4。使用创新的训练技术，显著减少了模型训练成本，且基于与OpenHermes-2.5-Mistral-7B相同的聊天模板，专为对话场景设计。该模型和相关资源仅用于学术研究，且准确性不可担保。

Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 快速高效的模型微调工具，降低内存消耗

GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型

利用Unsloth技术，在简化操作的同时，在Google Colab环境下实现模型微调，速度提升至5倍，内存使用降低70%。界面设计便于数据集上传和模型优化，并支持导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。兼容多种模型如Llama、Gemma、Mistral等，即便大型模型也可显著加快微调过程。

llama-2-7b-bnb-4bit - 提升Llama模型性能，实现速度翻倍与内存节省

GithubHuggingfaceLlamaUnsloth内存优化参数调优开源项目模型模型量化

项目通过4bit量化模型和Unsloth技术，优化Llama系列模型的性能。用户可在Google Colab上进行简单操作，免费获取如Gemma、Mistral、TinyLlama等模型，并实现性能提升和内存节省。以Llama 2为例，其推理速度可提高2.2倍，内存使用减少43%。项目适合初学者，支持导出为GGUF和vLLM格式，可上传至Hugging Face。

m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型

GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理

Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构，用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作，提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时，在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码，方便研究者进行further研究。

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