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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

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-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言高性能指令型语言模型的GGUF量化方案
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407大型语言模型开源项目提示模板模型模型量化硬件需求
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF是Mistral AI和NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型的量化版本。该模型支持多语言处理,性能优于同等规模模型。项目提供多种GGUF量化方案,文件大小从4.79GB到24.50GB不等,适用于不同硬件配置,方便在各类设备上部署。
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。
neural-chat-7b-v3-3 - Intel微调的数学推理增强型大语言模型
GithubHuggingfaceIntelneural-chat-7b-v3-3大语言模型开源项目数学问题解决模型模型性能评估
neural-chat-7b-v3-3是Intel基于Mistral-7B模型微调的大语言模型,专注提升数学推理能力。模型在多个基准测试中表现优异,支持8192个token上下文长度,提供多种精度推理选项。适用于多种语言任务,但建议部署前进行安全评估。
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。
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。
instructblip-vicuna-7b - InstructBLIP:指令微调的通用视觉语言模型
GithubHuggingfaceInstructBLIPVicuna-7b图像描述开源项目指令调优模型视觉语言模型
InstructBLIP-Vicuna-7b是一个基于指令微调的视觉语言模型,以Vicuna-7b为基础语言模型。作为BLIP-2的升级版,该模型旨在实现通用视觉语言处理。它能够执行图像描述、视觉问答等多种任务,展现出卓越的跨模态理解能力。开发者可通过Python接口轻松调用模型,实现图像分析和文本生成。InstructBLIP代表了计算机视觉与自然语言处理融合的最新进展,为多模态AI应用提供了新的可能性。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ - 基于Mistral-Nemo的轻量级4比特量化指令模型
Apache许可证GPTQGithubHuggingFaceHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目模型量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ是基于Mistral-Nemo-Instruct-2407的量化版本。该模型采用4比特GPTQ技术进行压缩,配合128的分组大小和ExLlama设置,在保持性能的同时显著减小了模型体积。项目提供了完整的量化参数和源代码链接,为开发者提供了一个兼具效率和性能的指令型模型选择。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mixtral-8x7B多语言推理模型的GPTQ量化版本
GPTQGithubHuggingfaceMixtral 8X7B大语言模型开源项目推理模型量化
本项目提供Mistral AI的Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本,支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语多语言推理。模型采用Mixtral架构,提示模板为'[INST] {prompt} [/INST]'。项目提供多种量化参数选项,可适应不同硬件和需求,在保证性能的同时降低资源消耗。该模型使用Apache 2.0许可发布。
Ministral-8B-Instruct-2410-GGUF - 多语言开源大模型的精简量化版本
GithubHuggingfaceMistralllama.cpp大型语言模型开源项目推理模型量化
本项目提供Mistral AI的Ministral-8B-Instruct-2410模型的多种量化版本。使用llama.cpp进行量化,包含从16GB的F16全精度版本到4.45GB的IQ4_XS版本,适合不同硬件和性能需求。量化模型采用imatrix选项和特定数据集生成,可在LM Studio运行。项目详细介绍了各版本的文件大小、特点及模型提示格式,方便用户选择合适的版本。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral Nemo多语言指令模型的量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407大语言模型开源项目机器学习模型量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的GGUF量化实现,包含从Q2到Q8多个量化等级,文件大小范围为4.9GB至13.1GB。模型原生支持英语、法语、德语等8种语言,基于Apache 2.0协议开源。项目提供了各量化版本的性能对比数据及使用文档,便于在性能和资源消耗间做出合适选择。
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