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MistralLite

适用于长文本处理与问答任务的优化语言模型

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。

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。
Mistral-Large-Instruct-2407 - Mistral大语言模型在多语言理解与高级推理方面展现卓越性能
GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct人工智能授权函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型
Mistral-Large-Instruct-2407作为一款基于123B参数构建的大规模语言模型,集成了多语言处理、代码编程和数学推理等核心功能。模型配备128k上下文窗口,支持80余种编程语言,同时提供函数调用与JSON输出特性。在MMLU测试中达到84.0%的优异成绩,MT Bench评分为8.63,彰显其在自然语言处理领域的实力。目前该模型已开放研究及非商用场景应用。
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base - 高效压缩的大规模语言模型适用于多种自然语言生成任务
GithubHuggingfaceMistral-NeMo人工智能大语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base是一个经过剪枝和蒸馏的基础文本生成模型。它采用4096维嵌入、32个注意力头、11520维MLP中间层和40层结构,结合分组查询注意力和旋转位置编码技术。该模型在MMLU等基准测试中表现优异,适用于多种自然语言生成任务。支持8k字符输入,可通过Transformers库轻松使用。
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。
tiny-random-mistral - 轻量级随机性AI语言模型项目
Apache 2.0GithubHuggingface开源开源项目模型法律许可证软件
tiny-random-mistral是一个基于Apache 2.0许可的开源AI语言模型。该项目提供轻量级、随机性强的特性,适用于多种自然语言处理任务。项目结合Mistral模型优势,为开发者和研究人员提供灵活高效的AI工具。开放许可允许自由使用、修改和分发,有助于AI技术的应用和创新。
OpenHermes-2-Mistral-7B - 基于Mistral-7B的高性能多任务语言模型
GithubHuggingfaceMistralOpenHermes人工智能开源项目模型语言模型
OpenHermes-2-Mistral-7B是一款经过精心微调的大语言模型,基于Mistral-7B架构开发。模型在GPT4All、AGIEval等多个基准测试中表现优异,具备出色的多任务处理能力。支持ChatML格式和系统提示,适用于多轮对话场景。项目开源多种量化版本,方便用户根据需求部署使用。
Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南
AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理
本站聚焦Mistral 7B开源语言模型,提供模型介绍、部署指南和在线体验。汇集微调版本导航、使用教程和研究动态,是Mistral 7B相关资源的综合参考平台。
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
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。
SFR-Embedding-Mistral - 基于Mistral的开源多语言文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMTEB开源项目性能指标数据集机器学习模型模型评估
SFR-Embedding-Mistral是基于Mistral架构的多语言文本嵌入模型,通过MTEB基准测试验证其在文本分类、语义匹配和信息检索领域的性能表现。模型在AmazonPolarity分类测试中实现95.97%准确率,可用于多语言文本向量化处理。
mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定
GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化
mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定,提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型,如AnyMoE、Llama等,采用LoRA技术和动态适配器,提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型,实现快速计算和灵活应用。
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