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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。

NeuralMonarch-7B - 基于Mistral架构的7B参数大语言模型在多项基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceNeuralMonarch-7B人工智能模型开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
NeuralMonarch-7B是基于Monarch-7B开发的开源语言模型,通过DPO技术微调并使用LazyMergekit整合多个基础模型。在Nous基准测试中获得62.73分的平均成绩,支持8k上下文窗口,专注于指令理解和逻辑推理能力。模型提供GGUF量化版本,可用于聊天及推理等多种应用场景。
Ministral-8B-Instruct-2410 - 多功能高效语言模型,兼具多语言和代码处理能力
GithubHuggingfaceMinistral-8B-Instruct-2410Mistral AI开源项目授权使用模型研究目的许可证
Ministral-8B-Instruct-2410是一款高效的语言模型,具有128k上下文窗口、函数调用支持和多语言代码训练等特点,显著提升同类模型性能。该模型适用于本地智能设备和边缘计算,经过针对性优化以提升多语言和代码处理能力。根据Mistral Research License,该模型适用于非商业研究。Ministral-8B在知识、常识、代码、数学及多语言基准测试中表现优异,为广泛应用提供了强大的支持。
Mistral-7B-SlimOrca - SlimOrca实现高效性能的Mistral-7B文本生成模型
GPT-4GithubHuggingfaceMistral-7B-SlimOrca开源项目性能评估数据集模型语言模型
Mistral-7B-SlimOrca是一款基于Mistral-7B模型,并经过SlimOrca数据集微调的神经网络模型。通过仅~50万条GPT-4补全数据,该模型在HuggingFace评估中表现优异,接近Llama2-70b-chat,且大幅减少数据量和计算需求。模型使用OpenChat打包并由Axolotl训练,借助GPT-4对数据集的精确筛选,提供高效文本生成能力,探索未来模型训练的新方法。
Ministral-8B-Instruct-2410-Q6_K-GGUF - Ministral-8B多语言GGUF格式大模型
GithubHuggingfaceMistral AI商业授权开源许可开源项目模型语言模型非商业研究
Ministral-8B-Instruct-2410模型的GGUF格式版本,通过llama.cpp实现。采用Q6_K量化方案,支持CLI命令行和服务器模式运行,可处理包括中文在内的10种主要语言。适用于个人和学术研究,提供详细安装使用说明和代码示例,便于快速部署。
mathstral-7B-v0.1-GGUF - Mistral 7B衍生的量化数学推理模型
GGUF格式GithubHuggingfacemistralai人工智能开源项目数学模型文本生成模型
mathstral-7B-v0.1-GGUF是基于Mistral 7B开发的数学和科学任务专用模型。项目提供GGUF格式的2-8位量化版本,兼容多种推理框架。在MATH、GSM8K等数学推理基准测试中表现优异,体现了其卓越的数学推理能力。该模型支持多种开源工具,如llama.cpp、text-generation-webui等,方便用户在不同环境中部署和使用。
zephyr-7b-sft-full - Mistral-7B衍生的微调语言模型 基于UltraChat数据集
GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目机器学习模型模型微调深度学习神经网络
zephyr-7b-sft-full是基于Mistral-7B-v0.1的微调语言模型,利用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集训练而成。该项目采用多GPU分布式训练,结合Adam优化器和余弦学习率调度,在评估集上实现0.9353的损失值。模型基于Transformers 4.36.2框架和PyTorch 2.1.2环境开发,旨在提供高效的语言处理功能。
mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit - 使用Unsloth技术优化模型微调,显著提升性能并减少内存占用
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能优化数据集机器学习模型
该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法,使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升,并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本,轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好,支持多种微调和导出格式,如GGUF、vLLM,及上传至Hugging Face,满足不同用户的需求。
zephyr-7B-beta-AWQ - 基于Mistral模型优化的高性能7B开源对话模型,支持AWQ量化部署
AI模型GithubHuggingfaceZephyr 7B Beta大语言模型开源项目微调性能评估模型
Zephyr-7B-beta是基于Mistral-7B-v0.1模型的开源对话助手,采用DPO技术训练,在多项基准测试中表现优异。模型支持AWQ 4-bit量化,文件大小仅4.15GB,可通过多种框架高效部署。该项目使用MIT许可证,主要支持英语,适合研究和教育用途。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言与编程语言支持的先进文本生成模型
GGUF量化GithubHuggingfaceLM StudioMistral Nemo多语言支持开源项目文本生成模型
Mistral Nemo由Mistral AI和NVIDIA联合训练,拥有超过一百万的上下文窗口,支持多种语言如法语、德语、中文及逾80种编程语言,包括Python和Java。模型性能卓越,通过GGUF量化适合复杂任务场景。它可在LM Studio使用,并能处理特定格式的指令,广泛适用于文本生成任务。
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。
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