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miqu-1-70b

高性能70B大语言模型,支持32k上下文,采用Mistral格式

miqu-1-70b是一款采用Mistral格式的大型语言模型,具有32k tokens的上下文处理能力。模型采用高频基础ROPE设置,无需额外调整即可发挥优秀性能。经过温度系数1和top_p 0.95的参数组合测试,该模型适用于广泛的自然语言处理任务。

Qwen2.5-7B - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5代码能力多语言支持大语言模型开源项目模型长文本处理
Qwen2.5-7B是一款拥有76亿参数的大规模预训练语言模型。它支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,显著增强了知识储备、编码和数学能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色,并可处理29种以上语言。Qwen2.5-7B作为基础模型,为进一步的微调和应用开发奠定了坚实基础。
Mistral-7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mistral-7B-Instruct量化模型 多种精度选项
AI模型GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本提供4位和8位精度等多种参数选项。量化后的模型体积显著减小,性能基本不变,适合消费级GPU推理。支持通过ExLlama或Transformers加载,可用于高效文本生成。用户可根据硬件和需求选择合适版本。
openchat-3.5-0106 - 基于Mistral的7B开源语言模型在多项测试中超越大型模型
GithubHuggingfaceOpenChat人工智能基准测试开源开源项目模型语言模型
OpenChat-3.5-0106是基于Mistral-7B架构开发的开源语言模型,具备编程、数学推理和对话等功能。模型支持8192上下文长度,提供编程专用和通用两种模式。在HumanEval、GSM8K等基准测试中,该模型展现出超越部分大型商业模型的性能。此外,模型还集成了实验性的评估器功能
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
zephyr-7b-sft-full - Mistral-7B衍生的微调语言模型 基于UltraChat数据集
GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目机器学习模型模型微调深度学习神经网络
zephyr-7b-sft-full是基于Mistral-7B-v0.1的微调语言模型,利用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集训练而成。该项目采用多GPU分布式训练,结合Adam优化器和余弦学习率调度,在评估集上实现0.9353的损失值。模型基于Transformers 4.36.2框架和PyTorch 2.1.2环境开发,旨在提供高效的语言处理功能。
neural-chat-7b-v3-3 - Intel微调的数学推理增强型大语言模型
GithubHuggingfaceIntelneural-chat-7b-v3-3大语言模型开源项目数学问题解决模型模型性能评估
neural-chat-7b-v3-3是Intel基于Mistral-7B模型微调的大语言模型,专注提升数学推理能力。模型在多个基准测试中表现优异,支持8192个token上下文长度,提供多种精度推理选项。适用于多种语言任务,但建议部署前进行安全评估。
Yi-34B-200K - 开源双语大模型 提升长文本理解能力
GithubHuggingfaceTransformerYi双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-200K是开源的双语大语言模型,专注于提升长文本理解。通过在长时间上下文数据上训练5亿个token,Yi-34B-200K的『寻针与草垛』测试表现从89.3%提高到99.8%。其独特的数据集和高效的训练管道,使Yi系列在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现优异,超过其他开源模型。该模型适用于个人、学术和中小企业,性价比较高。
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。
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - NVIDIA推出支持128K上下文的70B参数指令调优语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1Nvidia大语言模型开源项目指令微调模型量化模型
NVIDIA基于Llama 3.1框架开发的Nemotron-70B指令模型采用GGUF量化格式,具备128K上下文处理能力。模型在Arena Hard评测中获得85.0分,AlpacaEval 2 LC达到57.6分,GPT-4-Turbo MT-Bench评分8.98。通过优化提升了语言理解和生成能力,可应用于多样化的自然语言处理场景。
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