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MN-12B-Lyra-v4-GGUF-IQ-Imatrix

基于Mistral的ChatML预设优化模型

MistralChatMLHuggingfaceSao10KGithubSillyTavern开源项目模型模型调整

MN-12B-Lyra-v4是Sao10K在Mistral Nemo模型基础上进行的优化项目，采用了ChatML提示格式。该模型支持在SillyTavern中使用的ChatML预设，并具备多功能性和易用性。兼容Virt-io的ChatML v1.9预设，用于特定场景设置的指导可以在Hugging Face的文档中找到。MN-12B-Lyra-v4通过llama.cpp量化，更多信息可通过提供的链接查看。适用于自然语言处理和对话生成，特别在角色扮演应用中表现优异。

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介绍相关项目
Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力
FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据
该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。
mistral-7b-sft-beta - 基于UltraChat数据集训练的Mistral-7B优化模型
GithubHuggingFaceHuggingfaceMistral-7B开源项目微调模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-sft-beta是一个在UltraChat数据集上训练的大型语言模型，基于Mistral-7B-v0.1开发。作为Zephyr-7B-β的基础训练模型，采用直接偏好优化方法，支持英语文本生成。模型包含7B参数，使用MIT开源协议，通过TRL框架的SFTTrainer在经过筛选的UltraChat对话数据集上完成训练。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型，专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本，采用改进的训练方案，增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中，模型在多个数据集上表现优异，尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式，适用于多种对话问答场景。
MIstral-QUantized-70b_Miqu-1-70b-iMat.GGUF - 优质法语对话能力的70B模型，适用于大容量VRAM
GithubHuggingfaceMiqu 1 70bMistral AI上下文大小开源项目模型法语量化
Miqu 1 70b是Mistral Medium Alpha的一个模型，由Mistral AI公司开发，适合法语使用者。该模型在法语对话中表现出色，智能性能与精调的Llama 2 70b相当，并倾向于避免过拟合。Miqu提供多种量化格式，Q4_K_S和Q3_K_M在48GB和36GB VRAM上支持完全卸载，满足大容量VRAM用户需求。虽然Miqu与CodeLlama 70b有相同的100万theta值，但在实验中证明其最大上下文能力为32k，相较于4k更具优势，并提供较低的周转率。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - Mistral-Nemo模型在多语言文本生成中的量化应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407内存需求开源项目性能优化模型模型下载量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407项目通过llama.cpp进行了高效的量化处理，优化了模型性能和文件大小。该模型适用于多种RAM和VRAM配置，提供不同量化格式以满足各种需求，尤其推荐使用Q6_K_L和Q5_K_L格式。这些量化后的模型可在LM Studio中执行，适合高质量文本生成任务。
WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型 支持复杂任务和推理
GGUFGithubHuggingfaceWizardLM-2llama.cpp大语言模型开源项目模型量化
WizardLM-2-7B是基于Mistral-7B-v0.1的开源大语言模型，擅长复杂对话、多语言处理、推理和智能代理任务。该模型采用全AI合成训练系统，在MT-Bench评估中表现优异，性能可比拟规模大10倍的开源模型。WizardLM-2-7B支持多轮对话，适用于各种复杂场景，是一个高效的开源大语言模型选择。
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H2O.ai推出1.8B参数的h2o-danube2-1.8b-chat模型，基于Llama 2架构，并经过H2O LLM Studio和Mistral分词器微调。该模型适用于多种文本生成应用，支持transformers库中的集成和量化、分片设置，提升计算效率。在基准测试中表现优异，并重视负责与道德使用，欢迎用户反馈以优化性能。
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。
Llama-2-7b-chat-hf - 开源对话模型 强大性能与安全性兼备
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,针对对话场景进行了优化。该模型在多数基准测试中超越了其他开源聊天模型,其有用性和安全性与部分知名封闭源模型相当。模型基于transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升了帮助性和安全性。Llama-2-7b-chat-hf支持多种商业和研究应用,适用于助手式聊天等任务。使用时需按特定格式输入以获得最佳性能。
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