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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。

mpt-7b-instruct - 短指令学习模型MPT-7B-Instruct优化人工智能响应
GithubHuggingfaceMPT-7B-InstructMosaicML开源项目模型模型架构短文本指令训练效率
MPT-7B-Instruct模型基于MPT-7B,通过微调Dolly-15k和HH-RLHF数据集,提升人工智能在短指令执行上的效率与准确性。其采用修改后的Transformer架构,支持FlashAttention及ALiBi等高效训练选项,便利多种应用场景。MosaicML支持其在商业项目中的应用,但需注意可能存在的偏见或不准确信息,依据Apache 2.0许可使用。
falcon-7b-instruct - 高性能指令微调语言模型
Apache 2.0Falcon-7B-InstructGithubHuggingfaceTII大语言模型开源项目模型自然语言处理
Falcon-7B-Instruct是TII基于Falcon-7B开发的指令微调语言模型,采用7B参数的因果解码器架构。该模型经过聊天和指令数据集的优化,集成了FlashAttention和多查询技术,在英语和法语任务中表现优异。它适用于直接进行对话和指令处理,但不建议进一步微调。运行该模型需要至少16GB内存,代码以Apache 2.0许可开源。
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-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。
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。
Mixtral-8x22B-v0.1 - 多平台兼容的预训练大规模语言模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral AIMixtral-8x22B开源项目模型生成模型语言模型
这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型,支持生成性稀疏专家技术,兼容vLLM和Hugging Face transformers库,提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而,用户需注意,该模型没有内容审核功能。
MN-12B-Lyra-v4-GGUF-IQ-Imatrix - 基于Mistral的ChatML预设优化模型
ChatMLGithubHuggingfaceMistralSao10KSillyTavern开源项目模型模型调整
MN-12B-Lyra-v4是Sao10K在Mistral Nemo模型基础上进行的优化项目,采用了ChatML提示格式。该模型支持在SillyTavern中使用的ChatML预设,并具备多功能性和易用性。兼容Virt-io的ChatML v1.9预设,用于特定场景设置的指导可以在Hugging Face的文档中找到。MN-12B-Lyra-v4通过llama.cpp量化,更多信息可通过提供的链接查看。适用于自然语言处理和对话生成,特别在角色扮演应用中表现优异。
mistral-7b-instruct-v0.3 - 高效finetune解决方案,减少内存占用提升速度
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型神经网络调优
这款通过Unsloth技术的Google Colab笔记本集合,简化了Mistral、Gemma和Llama等AI模型的finetune过程。简单操作即可提高模型速度超过两倍,并显著降低内存占用,同时允许将优化的模型导出为GGUF、vLLM,或上传至Hugging Face,适合初学者使用。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8 - FP8量化技术在模型优化与部署中的应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407-FP8开源项目模型模型优化评估部署量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率,主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手,利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境,优化部署性能。量化由AutoFP8完成,Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降,但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。
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