Hebrew-Mistral-7B

面向希伯来语和英语的通用大型语言模型

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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。

Huggingface

介绍相关项目

Hebrew-Gemma-11B-V2 - 多语言处理的希伯来语-英语大规模生成模型

11亿参数GithubHebrew-Gemma-11B-V2Huggingface大语言模型开源项目文本生成模型自然语言处理

Hebrew-Gemma-11B-V2是一个以开源形式发布的大规模语言模型，扩展自Google的Gemma-7B架构。通过增量3B的英语和希伯来语文本数据进行扩展训练。模型专注于多项自然语言处理任务，尤其擅长希伯来语的理解和生成。使用者需遵循Google的使用条款，提供的代码示例可以帮助快速在CPU和GPU上运行，同时支持4位精度量化。

Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型

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Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。

Mistral-7B-v0.3 - 扩展词汇量提升语言模型能力

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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-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能

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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 - 词汇扩展提升语言模型性能

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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。

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-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型

AI模型GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大型语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型，拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式，可在CPU和GPU上高效运行，适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本，通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异，为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。

miqu-1-70b - 高性能70B大语言模型，支持32k上下文，采用Mistral格式

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miqu-1-70b是一款采用Mistral格式的大型语言模型，具有32k tokens的上下文处理能力。模型采用高频基础ROPE设置，无需额外调整即可发挥优秀性能。经过温度系数1和top_p 0.95的参数组合测试，该模型适用于广泛的自然语言处理任务。

dictalm2.0 - 探索专注于希伯来语词汇与指令优化的生成式语言模型

DictaLM 2.0GithubHuggingface大语言模型希伯来语开源项目文本生成模型预训练

DictaLM-2.0是一种具有70亿参数的预训练生成文本模型，专门用于处理希伯来语文本，增强了词汇和指令功能。模型基于Mistral-7B-v0.1结构，扩充了1000个专属希伯来语词以提升压缩率，并在超过1900亿的自然文本数据上进行持续预训练，包含50%希伯来语和50%英语文本。提供高精度基模型和量化版本，适用于多种应用需求。用户可通过Python代码示例轻松加载和使用。此模型不内含内容审查机制，适合语言模型的专业研究。

Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南

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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。

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