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falcon-7b-instruct-sharded

Falcon-7B-Instruct用于低内存环境的优化AI模型

Falcon-7B-Instruct是一款专为低内存环境如Colab和Kaggle优化的7B参数模型,支持英语和法语。基于Falcon-7B,该模型经过微调以处理对话和指令数据集,提供高效的推理性能并结合FlashAttention与多查询机制。可通过Huggingface平台获取用于文本生成等应用,达到高性能与低资源消耗的平衡。

falcon-mamba-7b - 适用于多任务的高效文本生成模型
GithubHuggingfaceMamba架构falcon-mamba-7b开源项目文本生成模型训练数据语言模型
Falcon-Mamba-7B是一款高性能的文本生成模型,采用Mamba架构,专为生成和理解自然语言而设计。其在IFEval和BBH等多项任务评估中表现优秀,能处理从一般理解到复杂数学问题的广泛任务。通过先进的训练方法和高质量的数据集,实现了对长距离依赖的有效处理,是自然语言处理的高效工具。
Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B - Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B 提升AI模型指令执行效率的开源方案
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型
Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B是一个公开可用的监督指令微调模型。它在Infinity-Instruct-7M和Infinity-Instruct-Gen数据集上进行优化,无需用户反馈强化学习。在AlpacaEval 2.0评测中,该模型表现优于Mixtral 8x22B v0.1、Gemini Pro和GPT-4。使用创新的训练技术,显著减少了模型训练成本,且基于与OpenHermes-2.5-Mistral-7B相同的聊天模板,专为对话场景设计。该模型和相关资源仅用于学术研究,且准确性不可担保。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型
AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。
Mistral-7B-Instruct-v0.1 - 多种推理方式支持的指令调优大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1大语言模型开源项目指令微调机器学习模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.1是基于Mistral-7B-v0.1的指令调优大语言模型。该模型通过多种公开对话数据集微调,支持mistral_common、mistral_inference和transformers等多种推理方式。它采用分组查询注意力和滑动窗口注意力机制,结合字节回退BPE分词器,提供简单的指令格式,适用于对话生成任务。模型架构优化使其在保持高性能的同时,具备良好的通用性和易用性。
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。
Ministral-8B-Instruct-2410-HF-GGUF-TEST - Ministral-8B多种量化版本支持本地AI部署
GithubHuggingfaceMinistral-8B-Instruct-2410-HF人工智能内存优化开源项目模型模型文件量化
Ministral-8B-Instruct-2410-HF模型的量化版本项目,提供从f16到Q2_K等多种精度,文件大小3GB至16GB不等。支持LM Studio等工具本地部署,详细介绍各版本特点和适用场景,并提供选择指南。用户可根据硬件条件选择合适版本,实现高效本地AI部署。
really-tiny-falcon-testing - 轻量级语言模型:文件大小不足10MB
GithubHuggingfaceMBlicensemittiny开源项目文件大小模型
really-tiny-falcon-testing是一个超轻量级语言模型项目,模型大小不超过10MB。该项目为资源受限环境和快速加载场景提供了高度便携、易于部署的小型模型选择。项目展示了如何在保持基本功能的同时显著减小模型体积,为自然语言处理任务提供了一种高效解决方案。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化
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。
zephyr-7B-alpha-AWQ - Zephyr 7B模型AWQ量化版支持轻量级推理部署
AWQGithubHuggingfaceZephyr-7B开源项目文本生成模型模型量化深度学习
Zephyr 7B Alpha是一个基于Mistral-7B训练的对话助手模型。本版本采用AWQ量化技术将模型压缩至4位精度,使用wikitext数据集和128g量化参数进行优化。相比GPTQ,AWQ量化能提供更快的推理速度,同时显著降低显存占用,使模型可以在配置较低的GPU上高效部署运行。
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。
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