Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit

Mistral-7B指令模型的4位量化版本 保持高准确率

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术,该模型在大幅缩小体积的同时,保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中,该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理,可作为高效的自然语言处理服务器部署。

模型Github开源项目HuggingfacevLLM自然语言处理Mistral-7B-Instruct量化模型GPTQ

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit项目介绍

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是一个经过量化处理的大型语言模型,基于原始的Mistral-7B-Instruct-v0.3模型。这个项目的主要目标是在保持模型性能的同时,显著减少模型的大小和计算资源需求。

项目特点

  1. 量化技术:该项目使用GPTQ(一种先进的量化方法)将原始模型的权重量化到4位精度,同时设置group_size为128。

  2. 性能保持:尽管进行了量化,该模型仍然保持了与原始模型99.75%的精度一致性,这意味着在大幅减小模型大小的同时,几乎不损失性能。

  3. 开源评估:该模型在Open LLM Leaderboard上进行了全面评估,涵盖了多个标准任务,如ARC挑战、MMLU、HellaSwag等。

  4. 优化推理:该模型可以使用vLLM项目中的Marlin混合精度内核进行优化推理,这使得它可以更高效地部署和使用。

性能评估

在Open LLM Leaderboard的评估中,Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit模型在多个任务上表现出色:

  • ARC挑战(25-shot):63.40%
  • MMLU(5-shot):60.89%
  • HellaSwag(10-shot):84.04%
  • Winogrande(5-shot):79.08%
  • GSM8K(5-shot):45.41%
  • TruthfulQA(0-shot):57.48%

平均准确率达到65.05%,与原始未量化模型的65.21%相比,仅有微小差距。

使用方法

该模型可以轻松地用于推理服务。用户只需使用以下命令即可启动一个推理服务器:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model neuralmagic/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit

这使得模型可以快速部署并用于各种自然语言处理任务。

总结

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit项目成功地将一个强大的语言模型压缩到更小的尺寸,同时保持了出色的性能。这不仅使得模型更容易部署在资源受限的环境中,还为大规模语言模型的实际应用开辟了新的可能性。无论是在研究还是在实际应用中,这个项目都展示了模型压缩和效率优化的重要性和潜力。

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