Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B

提升语言模型性能的开源指导调优模型

Infinity Instruct 无反馈强化学习 Github 开源项目指令微调 AlpacaEval2.0 Huggingface 开源模型模型

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。

Github

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介绍相关项目

Mistral-7B-v0.3 - 词汇扩展提升语言模型性能

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral-7B-v0.3transformers大语言模型开源项目模型词汇扩展

Mistral-7B-v0.3版本引入了32768项扩展词汇，提升了语言模型的表现能力。结合mistral-inference使用，支持灵活的文本生成和定制处理。该版本尚未具备完善的安全机制，计划通过与社区合作，探索在输出需调节的环境中实现安全部署。

mistral-7b-instruct-v0.3 - 高效finetune解决方案，减少内存占用提升速度

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型神经网络调优

这款通过Unsloth技术的Google Colab笔记本集合，简化了Mistral、Gemma和Llama等AI模型的finetune过程。简单操作即可提高模型速度超过两倍，并显著降低内存占用，同时允许将优化的模型导出为GGUF、vLLM，或上传至Hugging Face，适合初学者使用。

Mistral-Small-Instruct-2409-bnb-4bit - 优化模型效率，降低内存消耗，实现免费微调

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型模型微调记忆节省

Mistral-Small-Instruct-2409利用Unsloth技术实现了快速微调，与传统方法相比，显著降低约70%的内存使用，提高2到5倍的效率。该项目提供易于上手的Google Colab免费笔记本，支持多种导出格式包括GGUF和vLLM，同时提供详尽的安装和使用指南。Mistral-Small-Instruct-2409还支持函数调用和简易命令行交互，适合需高效生产推理的用户。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令调优大语言模型

GGUF格式GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct开源项目文本生成本地部署模型语言模型

本项目提供Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，兼容多种客户端和库。模型支持2-8位量化，可在不同平台上实现GPU加速，适合文本生成和对话应用。这为在本地设备部署高性能大语言模型提供了便捷解决方案。

fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目

GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习

fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明，支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧，如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - Mistral-7B-Instruct模型的多种量化版本优化性能与文件大小

GGUFGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3llama.cpp开源项目模型模型性能量化

该项目为Mistral-7B-Instruct-v0.3模型提供多种量化版本,采用llama.cpp的imatrix选项。量化类型从Q8_0到IQ1_S不等,文件大小范围为1.61GB至7.70GB。项目详细介绍了各版本特点,并提供下载指南和选择建议,方便用户根据硬件条件和性能需求选择最佳版本。

Play-with-LLMs - 一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南

GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调

Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南，涉及RAG、Agent、Chain等多种结构，包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。

Breeze-7B-Instruct-v1_0 - 增强繁体中文处理能力，提高语言模型性能

Breeze-7BGithubHuggingfaceMediaTek传统中文开源项目文本生成模型语言模型

Breeze-7B-Instruct-v1_0 是MediaTek Research开发的语言模型，专为繁体中文应用而设计。基于Breeze-7B-Base的演进，支持问答、多轮对话和文本摘要等任务。其在繁体中文及英语的测试中表现优越，相较于同类开源模型有显著提升。Breeze-7B通过词汇扩展和高效推理性能，在繁体中文任务中展现优势。v1.0版本经过精细化训练，提供高效准确的语言处理。

mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit - 使用Unsloth技术优化模型微调，显著提升性能并减少内存占用

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能优化数据集机器学习模型

该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法，使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升，并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本，轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好，支持多种微调和导出格式，如GGUF、vLLM，及上传至Hugging Face，满足不同用户的需求。

falcon-7b-instruct - 高性能指令微调语言模型

Apache 2.0Falcon-7B-InstructGithubHuggingfaceTII大语言模型开源项目模型自然语言处理

Falcon-7B-Instruct是TII基于Falcon-7B开发的指令微调语言模型，采用7B参数的因果解码器架构。该模型经过聊天和指令数据集的优化，集成了FlashAttention和多查询技术，在英语和法语任务中表现优异。它适用于直接进行对话和指令处理，但不建议进一步微调。运行该模型需要至少16GB内存，代码以Apache 2.0许可开源。

项目侧边栏1

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