math-shepherd-mistral-7b-prm

Math-Shepherd使用的数学步骤评估模型

Math-Shepherd 模型输出 Process reward model 步骤解决 Github 模型开源项目变形标记 Huggingface

mistral-7b模型用于处理数学问题的分步解决方案，借助步骤标签识别和输出评分。此方法增强了数学步骤的可理解性和准确性判断，利用transformers库支持的模型调用，有助于数学教学和问题解决，使过程更明确和易于追踪。

Huggingface

论文

介绍相关项目

prometheus-8x7b-v2.0 - 基于Mistral的开源评估型语言模型

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Prometheus-8x7b-v2.0是一个基于Mistral-Instruct构建的开源评估型语言模型，通过30万条标注数据训练而成。该模型支持绝对评分和相对排名两种方式，可对其他语言模型进行细粒度评估，是GPT-4评估功能的开源替代方案。模型提供完整的使用文档，适用于语言模型性能比较和评估研究。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 支持功能调用的高质量指令跟随模型

GithubHuggingfaceLM StudioMistral 7B Instruct功能调用开源项目指令跟随模型

Mistral 7B Instruct v0.3是一款经过优化的指令跟随模型，新增功能调用支持进一步扩展应用范围，增强助理功能。此版本引入扩展词汇表和新的分词器，支持功能调用。模型由Mistral AI创建，GGUF量化由bartowski提供。提醒：本社区模型由第三方提供，用户需自行负责内容的准确和适用性。

Qwen2-Math-7B-Instruct - 专注数学推理的大型语言模型

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2-Math开源项目指令模型推理能力数学语言模型模型

Qwen2-Math-7B-Instruct是一款专注于数学和算术问题推理的大型语言模型。它在处理复杂多步逻辑推理方面表现优异，性能超越多数开源及部分闭源模型。该模型基于Qwen2系列开发，目前主要支持英语输入。研究人员和开发者可借助此模型解决高级数学问题，为数学和科学研究领域提供有力支持。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mistral-7B-Instruct量化模型多种精度选项

AI模型GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本提供4位和8位精度等多种参数选项。量化后的模型体积显著减小,性能基本不变,适合消费级GPU推理。支持通过ExLlama或Transformers加载,可用于高效文本生成。用户可根据硬件和需求选择合适版本。

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

GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型

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。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型支持GPU加速推理

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。

TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2 - Mistral架构多语言翻译模型实现十种语言互译及语言处理

GithubHuggingfaceMistralTowerInstruct多语言翻译开源项目机器学习模型语言模型

TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2是一款经TowerBlocks数据集微调的7B参数语言模型。该模型支持英语、德语、法语等十种主要语言，具备句子及段落翻译、术语识别翻译、上下文感知翻译等核心能力。同时集成自动后期编辑、命名实体识别、语法纠错和释义生成等功能。与13B版本相比，保持相近性能的同时将模型规模减半。

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-v0.2 - 模型下载和转换步骤详解

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral-7Btokenizer开源项目权重转换模型模型检查点

本文介绍了Mistral-7B-v0.2模型的下载和转换过程，指导用户通过特定脚本和工具完成模型配置，以便在Huggingface平台上进行部署。同时，还提供了从相关库复制tokenizer模型的步骤，确保功能的完善性。

SFR-Embedding-Mistral - 基于Mistral的开源多语言文本嵌入模型

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SFR-Embedding-Mistral是基于Mistral架构的多语言文本嵌入模型，通过MTEB基准测试验证其在文本分类、语义匹配和信息检索领域的性能表现。模型在AmazonPolarity分类测试中实现95.97%准确率，可用于多语言文本向量化处理。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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