Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

多语言指令微调大规模语言模型

Mistral-Nemo-Instruct Huggingface 模型指令微调大语言模型 Github 多语言开源项目自然语言处理

Mistral-Nemo-Instruct-2407是一款基于Mistral-Nemo-Base-2407指令微调的大规模语言模型，支持128k上下文窗口。该模型在多语言和代码任务方面表现优异，可替代Mistral 7B使用。模型在主流基准测试中表现出色，并在多语言任务中展现强大能力。开发者可通过mistral_inference、transformers或NeMo框架使用该模型进行聊天、指令遵循和函数调用等多样化任务。Mistral-Nemo-Instruct-2407采用Apache 2许可证开源发布。

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介绍相关项目

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 高效模型量化与优化指南

GithubHuggingfaceLlamaEdgeMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目模型模型量化语言支持高搜索量

该项目介绍了多语言支持的Mistral-Nemo-Instruct-2407模型，其量化版本是由Second State Inc.完成的，涵盖从2位到16位的不同精度和质量损失模型。特别推荐使用具有最小质量损失的Q5_K_M和Q5_K_S版本。此外，还提供了在LlamaEdge上运行的服务和命令行应用指南，以便在配置上下文大小和自定义提示模板时满足不同应用的需求。本项目适合于在资源有限的环境中追求性能优化的用户。

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。

Ministral-8B-Instruct-2410 - 多功能高效语言模型，兼具多语言和代码处理能力

GithubHuggingfaceMinistral-8B-Instruct-2410Mistral AI开源项目授权使用模型研究目的许可证

Ministral-8B-Instruct-2410是一款高效的语言模型，具有128k上下文窗口、函数调用支持和多语言代码训练等特点，显著提升同类模型性能。该模型适用于本地智能设备和边缘计算，经过针对性优化以提升多语言和代码处理能力。根据Mistral Research License，该模型适用于非商业研究。Ministral-8B在知识、常识、代码、数学及多语言基准测试中表现优异，为广泛应用提供了强大的支持。

mistral-nemo-instruct-2407-awq - Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化指令版本

GithubHuggingfaceMistralNeMo人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

mistral-nemo-instruct-2407-awq是Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化版本。这个项目通过使用AWQ（Activation-aware Weight Quantization）技术，在保持原有模型性能的基础上，显著降低了模型大小和计算资源需求。该模型适用于各类自然语言处理任务，为开发者和研究人员提供了一个优化的大规模语言模型选择。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型

AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型

Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型支持GPU加速推理

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit - 采用GPTQ技术的4位量化语言模型

GPTQModelGithubHuggingface低位量化开源项目模型模型压缩神经网络优化量化模型

Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit是一个使用GPTQModel进行4位量化的语言模型。该模型采用128组大小和真实顺序等技术，在维持性能的同时大幅缩减模型体积。这种量化方法提高了模型的部署效率，适用于计算资源有限的场景。

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

GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型

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-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本保持高准确率

GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术，该模型在大幅缩小体积的同时，保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中，该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理，可作为高效的自然语言处理服务器部署。

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。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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