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Ministral-8B-Instruct-2410

多功能高效语言模型,兼具多语言和代码处理能力

Ministral-8B-Instruct-2410是一款高效的语言模型,具有128k上下文窗口、函数调用支持和多语言代码训练等特点,显著提升同类模型性能。该模型适用于本地智能设备和边缘计算,经过针对性优化以提升多语言和代码处理能力。根据Mistral Research License,该模型适用于非商业研究。Ministral-8B在知识、常识、代码、数学及多语言基准测试中表现优异,为广泛应用提供了强大的支持。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型
AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。
Ministral-8B-Instruct-2410-HF-GGUF-TEST - Ministral-8B多种量化版本支持本地AI部署
GithubHuggingfaceMinistral-8B-Instruct-2410-HF人工智能内存优化开源项目模型模型文件量化
Ministral-8B-Instruct-2410-HF模型的量化版本项目,提供从f16到Q2_K等多种精度,文件大小3GB至16GB不等。支持LM Studio等工具本地部署,详细介绍各版本特点和适用场景,并提供选择指南。用户可根据硬件条件选择合适版本,实现高效本地AI部署。
Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 多语言指令微调开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407代码生成函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型,基于Mistral-Nemo-Base-2407。该模型性能优异,支持128k上下文窗口,涵盖多语言和代码能力。它采用Apache 2许可证开源,可直接替代Mistral 7B,并在多项基准测试中展现卓越表现。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言指令微调大规模语言模型
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct多语言大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
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。
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。
Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型,为文本生成带来显著性能提升
Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型
Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型,专为Ministral系列的3B参数设计优化,并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集,主要用于英语文本生成。通过量化技术,该模型在保持精度的同时,显著减少了存储和计算需求,理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议,以确保合规使用。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化
Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用,适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等,提供多种精度选择,平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。
e5-mistral-7b-instruct - 多语言NLP任务的全能型模型
GithubHuggingfaceMTEB开源项目性能指标模型模型评估自然语言处理跨语言测试
e5-mistral-7b-instruct是一个多语言自然语言处理模型,在MTEB基准测试中表现出色。模型能够处理句子相似度、文本分类、信息检索和文本聚类等任务,支持英语、德语、法语等多种语言。在Amazon评论分类和BUCC双语文本挖掘等复杂NLP任务中,该模型在准确率、F1分数和平均精度(MAP)等指标上均取得了良好成绩,展现了其在跨语言和多领域应用中的实用价值。
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-Instruct-v0.3-GPTQ - Mistral 7B指令模型的4位量化优化版本
GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3函数调用大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.3是一个经过GPTQ 4位量化的语言模型。基于Mistral-7B-v0.3开发,集成了32768词汇量、v3分词器和函数调用功能。模型可用于创意写作等任务,但由于缺少内容审核机制,在应用环境选择上需要谨慎评估。
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