fine-tune-mistral

Mistral大语言模型全量微调开源项目

Mistral 微调深度学习模型训练 Hugging Face Github 开源项目

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

OpenHermes-2.5-Mistral-7B - Mistral-7B微调模型 OpenHermes-2.5 展现强大通用及编程能力

GithubHuggingfaceMistral-7BOpenHermes人工智能开源项目模型聊天机器人语言模型

OpenHermes-2.5-Mistral-7B是Mistral-7B的改进版本,通过100万条高质量数据训练而成。模型在GPT4All、AGIEval和TruthfulQA等基准测试中表现出色,同时提升了代码生成能力。它使用ChatML格式,支持系统提示和多轮对话。凭借在通用任务和编程领域的优异表现,OpenHermes-2.5成为一个全面而强大的开源语言模型选择。

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。

Yarn-Mistral-7b-128k - 基于Mistral-7B的128K长文本语言模型

GithubHuggingfaceYarn-Mistral人工智能大语言模型开源项目模型神经网络长上下文

这是一个基于Mistral-7B-v0.1的模型扩展，采用YaRN方法完成1500步长文本预训练，将上下文窗口扩展至128K tokens。模型在长短文本处理方面保持稳定表现，通过ARC-c、Hellaswag、MMLU和Truthful QA等基准测试验证，适用于长文本处理场景。

Phi-3-mini-4k-instruct - 高效节省内存的模型微调策略，快速实现量化优化

GithubHuggingfacePhi-3免费微调内存优化开源项目机器学习模型量化模型

此项目通过Unsloth量化技术，提供高效的Mistral平台大模型微调方案，速度提升至2-5倍，内存占用降低至50-70%。提供的Colab笔记本支持Phi-3、Llama 3、Gemma 2等多种模型，简单易用，适合初学者。用户可以节省计算资源，并将微调后的模型导出至GGUF或上传至Hugging Face，方便成果共享。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言与编程语言支持的先进文本生成模型

GGUF量化GithubHuggingfaceLM StudioMistral Nemo多语言支持开源项目文本生成模型

Mistral Nemo由Mistral AI和NVIDIA联合训练，拥有超过一百万的上下文窗口，支持多种语言如法语、德语、中文及逾80种编程语言，包括Python和Java。模型性能卓越，通过GGUF量化适合复杂任务场景。它可在LM Studio使用，并能处理特定格式的指令，广泛适用于文本生成任务。

Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法

GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型

Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法，通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口，兼容transformers库，便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性，同时保持输出质量。

nvidia_-_Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base-gguf - Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型实现高效自然语言生成

GithubHuggingfaceMistral-NeMo-Minitron-8B-BaseNVIDIA开源项目模型自然语言生成语料库量化

NVIDIA 的 Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base 模型运用压缩和蒸馏技术，为自然语言生成任务提供解决方案。该模型通过修剪和蒸馏 Mistral-NeMo 12B，在 3800 亿个词标中完成训练，适用于多领域文本转换，并支持 NeMo 24.05 引擎，兼容 NVIDIA 多种硬件架构。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调

该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。

Mistral-7B-Claude-Chat-GGUF - 高性能AI语言模型优化版，超强本地对话能力

AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral-7Bllama.cpp开源项目模型量化

Mistral-7B-Claude-Chat模型GGUF版提供多种量化文件(2-8位),支持CPU和GPU推理。采用Vicuna提示模板,适合聊天场景。兼容llama.cpp等多种工具,附详细使用说明。此优化版本旨在本地环境中实现高效AI对话。

Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型

Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型

模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发，经过中文增量训练与指令精调，具备处理长文本（原生支持32K上下文，实测可达128K）的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型，显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理，最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程，支持多种推理和部署工具，适合个人电脑本地快速部署量化模型。

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