mistral-common

Mistral模型工具集，高级分词器和API验证解决方案

Mistral Common tokenization 模型工具 API集成自然语言处理 Github 开源项目

mistral-common是一套简化Mistral模型使用的工具集。它提供三个版本的高级分词器，支持文本与标记转换、工具解析和结构化对话处理。该项目集成了API验证和规范化功能，支持pip安装和源码构建。兼容多种开源和端点模型，为开发者提供了高效的Mistral模型集成解决方案。

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介绍相关项目

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-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。

SciPhi-Mistral-7B-32k - 基于Mistral-7B-v0.1增强科学推理与教育能力的AI模型

GithubHuggingfaceSciPhi-Mistral-7B-32kTransformer大语言模型开源项目教育能力模型科学推理

SciPhi-Mistral-7B-32k是从Mistral-7B-v0.1微调而来的大型语言模型，通过四轮微调和超过十亿个token的数据集，实现了卓越的科学推理及教育能力。其特点包括采用变压器架构、组内查询注意力、滑窗注意力，并支持字节回退BPE分词器。SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k当前可用，具体细节可查看相关文档。

Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - 高创意RP模型，强调多样性与个性化

GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1开源项目模型训练量化非重复性

Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于Mistral-Small-Instruct-2409开发，特别强调多样性和独创性。该模型经过精心的数据选择，避免重复，具备良好的创意表达能力。模型在多种量化格式中可用，训练过程注重减少重复情况，仅供个人使用。用户可以通过多种平台获取此模型，并参与社区讨论。

mathstral-7B-v0.1-GGUF - Mistral 7B衍生的量化数学推理模型

GGUF格式GithubHuggingfacemistralai人工智能开源项目数学模型文本生成模型

mathstral-7B-v0.1-GGUF是基于Mistral 7B开发的数学和科学任务专用模型。项目提供GGUF格式的2-8位量化版本，兼容多种推理框架。在MATH、GSM8K等数学推理基准测试中表现优异，体现了其卓越的数学推理能力。该模型支持多种开源工具，如llama.cpp、text-generation-webui等，方便用户在不同环境中部署和使用。

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。

nvidia_-_Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base-gguf - Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型实现高效自然语言生成

GithubHuggingfaceMistral-NeMo-Minitron-8B-BaseNVIDIA开源项目模型自然语言生成语料库量化

NVIDIA 的 Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base 模型运用压缩和蒸馏技术，为自然语言生成任务提供解决方案。该模型通过修剪和蒸馏 Mistral-NeMo 12B，在 3800 亿个词标中完成训练，适用于多领域文本转换，并支持 NeMo 24.05 引擎，兼容 NVIDIA 多种硬件架构。

mixtral-7b-8expert - 高性能开源混合专家语言模型，支持多语言并具有出色的基准分数

GithubHuggingfaceMixtral人工智能模型开源项目机器学习模型混合专家模型自然语言处理

Mixtral-7b-8expert是MistralAI开发的混合专家(MoE)模型在Hugging Face平台的实现。这个开源项目在MMLU、hella swag等多项基准测试中表现出色，支持英、法、意、西、德五种语言。模型提供简便的推理设置，基于Apache-2.0许可发布，适合自然语言处理研究和应用开发。

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。

MixtralKit - 模型推理工具包

GithubMixtral ModelMixtralKitOpenCompass开源项目性能比较模型架构

MixtralKit是一款高效的模型推理工具包，支持多种评估工具和资源。采用MoE架构提升性能和效率，Mixtral-8x7B模型表现卓越，并附有详细的安装和推理指南，方便研究人员和开发者快速上手。

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