MistralLite

适用于长文本处理与问答任务的优化语言模型

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MistralLite作为一种优化的语言模型，基于Mistral-7B，通过适应性转子嵌入和滑窗技术，支持32K tokens的长文本处理。它适用于长文本检索、摘要和问答等应用，尤其适合资源有限的环境。可在单个AWS实例轻松部署，支持HuggingFace TGI和vLLM等框架，适合复杂文本场景的精准解析。

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介绍相关项目

Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型

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Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型

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Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。

Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能

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Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型，拥有70亿参数，采用先进的变压器架构，并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB，以减少RAM需求，适合在资源有限的环境中应用，但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误，通过安装transformers源代码可解决。

TinyMistral-248M - 使用小规模数据集进行高效模型预训练

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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。

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AI聊天GithubHuggingfaceMistral-Small-Instruct-2409函数调用大语言模型开源项目模型模型推理

Mistral-Small-Instruct-2409是一款22B参数的指令微调语言模型，具备32768词汇量和32k序列长度。该模型支持聊天、指令跟随和函数调用等功能，可通过vLLM、mistral-inference或Hugging Face Transformers库进行使用。作为一个开源项目，Mistral-Small-Instruct-2409为自然语言处理研究和应用提供了新的可能性。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-AWQ - Mistral模型AWQ量化版支持高级函数调用和三代分词

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大语言模型开源项目模型模型量化自然语言处理

作为Mistral-7B-Instruct-v0.3的AWQ量化版本，该模型采用4比特压缩技术，在提供快速推理性能的同时保持了原有精度。通过扩展词汇表和引入第三代分词技术，增强了模型的理解能力。目前已集成到主流AI框架平台，可在搭载NVIDIA显卡的Linux或Windows系统上运行。

mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调

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该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型，作为Mistral模型的优化版本，可用于多种下游任务的微调和开发

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

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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。

Mistral-7B-v0.3 - 扩展词汇量提升语言模型能力

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