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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。

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
AI模型GithubHuggingfaceZephyr 7B Beta大语言模型开源项目微调性能评估模型
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-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。
Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调
Mistral-7B-Instruct-v0.3模型经过指令微调,支持32768词汇和v3 Tokenizer,并具备功能调用能力。在多个评测如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag中展示良好表现。该模型支持多种使用方式,包括简单安装、下载指南及在Hugging Face上的文本生成,利用CLI命令与模型对话,或调用自定义功能。尽管缺乏内容审查机制,Mistral团队正与社区合作,以确保输出适合多种环境。
Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大语言模型开源项目指令微调推理模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的语言模型。该版本扩展了上下文窗口至32K,采用Rope-theta=1e6,并移除了滑动窗口注意力机制。模型提供了简化的指令格式和聊天模板,便于用户交互。作为一个快速演示,它展示了基础模型通过微调可以达到的性能水平。但需注意,该模型尚未包含内容审核功能,在特定场景下使用时应当谨慎。
falcon-rw-1b - 基于网络数据训练的10亿参数语言模型
Falcon-RW-1BGithubHuggingfaceRefinedWeb人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Falcon-RW-1B是一个由TII开发的10亿参数因果解码器模型,基于3500亿个RefinedWeb高质量网络数据tokens训练而成。该模型以Apache 2.0许可证发布,主要用于研究纯网络数据对大型语言模型性能的影响。Falcon-RW-1B在多项任务中表现出与同等规模模型相当或更优的性能,为研究人员提供了探索语言模型能力和局限性的有力工具。
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。
ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf - 探讨Falcon模型的量化技术与兼容性提升
GithubHuggingfaceK-量化WizardLM-Uncensored-Falcon-40bgguf格式开源项目模型量化变量
本项目探讨了如何通过结合传统与现代量化技术提升Falcon 7B模型的性能与效率。虽然Falcon 40b模型已完全支持K-Quantisation,该方法还通过回退机制扩大以前不兼容模型层的支持范围。这样用户可以在文件大小不变的情况下提高输出质量或在更小的文件下保持性能。项目还讨论了gguf文件格式的应用,介绍了当前支持该格式的软件和多种量化文件选项。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型,显著降低内存占用
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化
通过将权重和激活量化为FP8格式,该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型,显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究,支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM,可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良,在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。
Zamba2-2.7B-instruct - 基于SSM-Attention混合架构的2.7B参数量高性能指令模型
GithubHuggingfaceZamba2-2.7B人工智能大语言模型开源项目模型模型训练深度学习
Zamba2-2.7B-instruct是一个基于SSM-Attention混合架构的指令模型,通过多个指令和对话数据集微调训练。该模型在MT-Bench和IFEval基准测试中展现出稳定表现,具有较低的推理延迟和内存占用特点,适用于设备端部署场景。
Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B - 大规模指令调优模型无需人类反馈的创新
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京智源人工智能研究院开源项目无强化学习模型模型训练深度学习
Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B是一个开放源码的指导调优模型,不依赖于人类反馈强化学习。模型通过在Infinity-Instruct-3M上的微调展现了优异的性能,特别是在AlpacaEval 2.0和MT-Bench评估中表现突出。近期发布的InfInstruct-Mistral-7B 0625等模型权重优化了训练效率。借助FlagScale等创新训练技术,该模型大幅降低了训练成本,擅长处理数学和代码指令,并具备强大的聊天功能。该模型仅限于学术研究使用,不适用于商业用途。
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