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OpenHermes-2-Mistral-7B

基于Mistral-7B的高性能多任务语言模型

OpenHermes开源项目模型语言模型人工智能HuggingfaceMistralGithub

OpenHermes-2-Mistral-7B是一款经过精心微调的大语言模型,基于Mistral-7B架构开发。模型在GPT4All、AGIEval等多个基准测试中表现优异,具备出色的多任务处理能力。支持ChatML格式和系统提示,适用于多轮对话场景。项目开源多种量化版本,方便用户根据需求部署使用。

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介绍相关项目
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
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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-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
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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。
zephyr-7b-sft-full - Mistral-7B衍生的微调语言模型 基于UltraChat数据集
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zephyr-7b-sft-full是基于Mistral-7B-v0.1的微调语言模型，利用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集训练而成。该项目采用多GPU分布式训练，结合Adam优化器和余弦学习率调度，在评估集上实现0.9353的损失值。模型基于Transformers 4.36.2框架和PyTorch 2.1.2环境开发，旨在提供高效的语言处理功能。
zephyr-7B-beta-AWQ - 基于Mistral模型优化的高性能7B开源对话模型，支持AWQ量化部署
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Zephyr-7B-beta是基于Mistral-7B-v0.1模型的开源对话助手，采用DPO技术训练，在多项基准测试中表现优异。模型支持AWQ 4-bit量化，文件大小仅4.15GB，可通过多种框架高效部署。该项目使用MIT许可证，主要支持英语，适合研究和教育用途。
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
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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-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型
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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。
Mistral-Ita-7b - 基于Mistral架构的意大利语自然语言处理模型
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Mistral-Ita-7b是基于Mistral-7B-v0.1架构开发的意大利语言模型，在hellaswag_it、arc_it和m_mmlu_it测试中平均准确率为58.66%。模型支持4位量化，可降低资源占用并提升处理效率。通过Python接口可实现意大利语文本生成及其他自然语言处理功能。
zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
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Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
MistralLite - 适用于长文本处理与问答任务的优化语言模型
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MistralLite作为一种优化的语言模型，基于Mistral-7B，通过适应性转子嵌入和滑窗技术，支持32K tokens的长文本处理。它适用于长文本检索、摘要和问答等应用，尤其适合资源有限的环境。可在单个AWS实例轻松部署，支持HuggingFace TGI和vLLM等框架，适合复杂文本场景的精准解析。
komt-mistral-7b-v1 - 韩语文本生成中的创新多任务指令调优模型
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项目采用多任务指令调优方法，提升了韩语文本生成的准确性和有效性。通过监督数据集，生成适合大语言模型的训练数据并应用于komt-mistral-7b-v1，该模型是Mistral-7B-Instruct-v0.1的微调版本。评估结果显示，在韩语任务中的得分优于其他开源模型，尤其在文本生成和问答任务中表现出色，为韩语用户提供更智能的交互体验。
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