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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
GitHubHugging Face

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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