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Mistral 7B

Mistral 7B及衍生模型全面指南

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-Small-Instruct-2409 - 22B参数高性能指令微调语言模型
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-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本 保持高准确率
GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术,该模型在大幅缩小体积的同时,保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中,该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理,可作为高效的自然语言处理服务器部署。
Mistral-7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mistral-7B-Instruct量化模型 多种精度选项
AI模型GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本提供4位和8位精度等多种参数选项。量化后的模型体积显著减小,性能基本不变,适合消费级GPU推理。支持通过ExLlama或Transformers加载,可用于高效文本生成。用户可根据硬件和需求选择合适版本。
Mistral-7B-OpenOrca-GPTQ - Mistral语言模型的GPTQ量化优化实现
GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目模型模型部署深度学习自然语言处理
本项目对Mistral-7B-OpenOrca模型进行GPTQ量化处理,提供4位和8位精度、多种分组大小的量化版本。通过优化存储和计算方式,在保持模型性能的同时大幅降低显存占用。项目支持text-generation-webui、Python等多种调用方式,并提供完整的使用文档。
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。
Hebrew-Mistral-7B - 面向希伯来语和英语的通用大型语言模型
GithubHebrew-Mistral-7BHuggingface大语言模型希伯来语开源开源项目模型自然语言处理
Hebrew-Mistral-7B是一款开源的大型语言模型,参数量达到70亿,专注于希伯来语和英语的语言理解与生成。基于Mistral-7B-v1.0,模型适用于多种自然语言处理任务,包含64,000个词元,提升了希伯来语和英语的语言处理能力。
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。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-vllm-fp8 - 开源多语言指令微调大模型
Apache 2许可GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407多语言大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的开源指令微调语言模型。该模型在128K上下文窗口训练,支持多语言和代码生成,性能优于同等规模模型。采用Apache 2许可,可替代Mistral 7B使用。模型在多项基准测试中表现出色,支持mistral_inference、transformers和NeMo等框架进行推理。
Mistral-Ita-7b - 基于Mistral架构的意大利语自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目意大利语言模型文本生成模型模型量化自然语言处理
Mistral-Ita-7b是基于Mistral-7B-v0.1架构开发的意大利语言模型,在hellaswag_it、arc_it和m_mmlu_it测试中平均准确率为58.66%。模型支持4位量化,可降低资源占用并提升处理效率。通过Python接口可实现意大利语文本生成及其他自然语言处理功能。
Hermes-2-Pro-Mistral-7B - 基于Mistral的新一代语言模型 专注函数调用与结构化输出
GithubHuggingfaceJSON输出Mistral人工智能函数调用开源项目模型模型训练
Hermes-2-Pro-Mistral-7B是Nous Research联合多方开发的开源语言模型。这款基于Mistral 7B的改进版本在通用对话和任务处理基础上,重点增强了函数调用与JSON结构化输出能力。经评测,模型在函数调用准确率达90%,JSON输出准确率达84%。通过优化系统提示和多轮对话结构,显著提升了函数调用的可靠性和易用性,为开发者提供了更实用的AI模型选择。
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