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Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base

高效压缩的大规模语言模型适用于多种自然语言生成任务

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base是一个经过剪枝和蒸馏的基础文本生成模型。它采用4096维嵌入、32个注意力头、11520维MLP中间层和40层结构,结合分组查询注意力和旋转位置编码技术。该模型在MMLU等基准测试中表现优异,适用于多种自然语言生成任务。支持8k字符输入,可通过Transformers库轻松使用。

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。
Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练
Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型,拥有70亿参数,采用先进的变压器架构,并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB,以减少RAM需求,适合在资源有限的环境中应用,但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误,通过安装transformers源代码可解决。
Mistral-Nemo-Base-2407 - Mistral和NVIDIA联合开发的多语言大模型支持128k超长上下文
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Base-2407多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型深度学习
Mistral-Nemo-Base-2407是Mistral AI与NVIDIA合作推出的开源语言模型,采用12B参数规模和128k上下文窗口设计。模型支持英语、法语等8种语言,并在MMLU等多项基准测试中表现出色。基于40层transformer架构,可作为Mistral 7B的升级替代方案。该项目以Apache 2许可证发布,支持多语言及代码生成场景。
Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型,拥有70亿参数,性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术,是一个强大的预训练基础模型。需注意,模型尚未包含内容审核机制,使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。
Mixtral-8x22B-v0.1 - 多平台兼容的预训练大规模语言模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral AIMixtral-8x22B开源项目模型生成模型语言模型
这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型,支持生成性稀疏专家技术,兼容vLLM和Hugging Face transformers库,提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而,用户需注意,该模型没有内容审核功能。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型
AI模型GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大型语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型,拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式,可在CPU和GPU上高效运行,适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本,通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异,为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。
TinyMistral-248M - 使用小规模数据集进行高效模型预训练
GithubHuggingfaceMistral 7B参数开源项目微调模型评估结果语言模型
TinyMistral-248M基于Mistral 7B模型,参数减少至约2.48亿,专为下游任务微调设计。预训练使用了748.8万个实例,支持文本生成功能,拥有约32,768个token的上下文长度。模型在InstructMix评估中的平均困惑度为6.3,未来将在多数据集上增加训练周期,验证无需大数据集即可进行有效预训练的可能性,并在多个指标测试中表现良好。
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
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Nemo模型在多语言文本生成中的量化应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407内存需求开源项目性能优化模型模型下载量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407项目通过llama.cpp进行了高效的量化处理,优化了模型性能和文件大小。该模型适用于多种RAM和VRAM配置,提供不同量化格式以满足各种需求,尤其推荐使用Q6_K_L和Q5_K_L格式。这些量化后的模型可在LM Studio中执行,适合高质量文本生成任务。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-vllm-fp8 - 开源多语言指令微调大模型
Apache 2许可GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407多语言大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的开源指令微调语言模型。该模型在128K上下文窗口训练,支持多语言和代码生成,性能优于同等规模模型。采用Apache 2许可,可替代Mistral 7B使用。模型在多项基准测试中表现出色,支持mistral_inference、transformers和NeMo等框架进行推理。
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