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

LLM应用大型语言模型 Mistral-8x7b-Instruct 中文实现模型微调 Github 开源项目

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。

文档

Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型支持商业与研究应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练

Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，支持8种语言，具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习训练，提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务，适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型，包括合成数据生成和知识蒸馏。

TinyMistral-248M - 使用小规模数据集进行高效模型预训练

GithubHuggingfaceMistral 7B参数开源项目微调模型评估结果语言模型

TinyMistral-248M基于Mistral 7B模型，参数减少至约2.48亿，专为下游任务微调设计。预训练使用了748.8万个实例，支持文本生成功能，拥有约32,768个token的上下文长度。模型在InstructMix评估中的平均困惑度为6.3，未来将在多数据集上增加训练周期，验证无需大数据集即可进行有效预训练的可能性，并在多个指标测试中表现良好。

build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南，支持多轮对话与聊天模型

GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练

该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型（LLM），经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架，优化内存占用，并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容，能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重，方便用户下载和使用，提升了实用性与操作性。

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。

LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南

GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调

了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本，包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家，均可找到实用资源，提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题，共同完善此开源项目。

Mixtral-8x22B-v0.1 - 多平台兼容的预训练大规模语言模型

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral AIMixtral-8x22B开源项目模型生成模型语言模型

这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型，支持生成性稀疏专家技术，兼容vLLM和Hugging Face transformers库，提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而，用户需注意，该模型没有内容审核功能。

Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unslothtransformers大语言模型开源项目微调模型

Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型微调效率。该方法可将Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本，支持Llama-3.2、Gemma 2、Mistral等多种模型。这些笔记本操作简便，适合初学者使用，只需添加数据集并运行即可完成模型微调。

Mistral-7B-v0.3 - 扩展词汇量提升语言模型能力

GithubHuggingfaceMistral-7B-v0.3transformers大语言模型开源项目扩展词汇表文本生成模型

Mistral-7B-v0.3是Mistral-7B-v0.2的升级版本，词汇量扩展至32768。该模型保持原有性能，提供更广泛的语言理解能力。支持mistral-inference和Hugging Face transformers等多种安装使用方式。目前尚无审核机制，Mistral AI团队正与社区合作，探索在保证输出质量的同时实现精细保护措施的方法。

saiga_mistral_7b_gguf - 模型下载安装与使用指南

GithubHuggingfaceLlama.cppru_turbo_saigatext-generation开源项目模型模型下载系统要求

该项目提供与Llama.cpp兼容的7B模型下载和指导，用户可以通过下载model-q4_K.gguf文件和使用interact_mistral_llamacpp.py脚本来运行模型。项目支持多个量化模型，最低系统要求为10GB RAM，以支持q8_0高阶量化模型进行高效运行。详细的安装和使用步骤帮助用户快速启用模型，简化文本生成任务。

mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南

AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载

该项目提供了简洁高效的代码库，支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口，可以方便地下载、安装和测试模型，并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南，为开发者和研究人员提供了可靠的支持。

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