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Mistral-Small-Instruct-2409

22B参数高性能指令微调语言模型

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-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练
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。
Mistral-7B-v0.3 - 扩展词汇量提升语言模型能力
GithubHuggingfaceMistral-7B-v0.3transformers大语言模型开源项目扩展词汇表文本生成模型
Mistral-7B-v0.3是Mistral-7B-v0.2的升级版本,词汇量扩展至32768。该模型保持原有性能,提供更广泛的语言理解能力。支持mistral-inference和Hugging Face transformers等多种安装使用方式。目前尚无审核机制,Mistral AI团队正与社区合作,探索在保证输出质量的同时实现精细保护措施的方法。
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。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - Mistral-7B-Instruct模型的多种量化版本优化性能与文件大小
GGUFGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3llama.cpp开源项目模型模型性能量化
该项目为Mistral-7B-Instruct-v0.3模型提供多种量化版本,采用llama.cpp的imatrix选项。量化类型从Q8_0到IQ1_S不等,文件大小范围为1.61GB至7.70GB。项目详细介绍了各版本特点,并提供下载指南和选择建议,方便用户根据硬件条件和性能需求选择最佳版本。
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2 - Mistral架构多语言翻译模型实现十种语言互译及语言处理
GithubHuggingfaceMistralTowerInstruct多语言翻译开源项目机器学习模型语言模型
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2是一款经TowerBlocks数据集微调的7B参数语言模型。该模型支持英语、德语、法语等十种主要语言,具备句子及段落翻译、术语识别翻译、上下文感知翻译等核心能力。同时集成自动后期编辑、命名实体识别、语法纠错和释义生成等功能。与13B版本相比,保持相近性能的同时将模型规模减半。
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。
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。
MistralLite - 适用于长文本处理与问答任务的优化语言模型
GithubHuggingfaceMistralLite亚马逊云服务开源项目微调模型模型长文本处理问答系统
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-instruct-v0.3-bnb-4bit - Unsloth:加速大型语言模型微调的开源项目
GithubHuggingfaceUnsloth内存优化开源项目微调效率提升模型语言模型
mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型的微调效率。该开源工具可将Mistral、Gemma和Llama 2等模型的微调速度提升2-5倍,同时减少70%的内存使用。项目提供多个针对不同模型的免费Colab笔记本,支持对话式和文本补全等微调任务,便于初学者实现高效模型优化。
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。
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