【新智元导读】最近，7B小模型又成为了AI巨头们竞相追赶的潮流。继谷歌的Gemma2 7B后，Mistral今天又发布了两个7B模型，分别是针对STEM学科的Mathstral，以及使用Mamaba架构的代码模型Codestral Mamba。Mistral又惊喜上新了！就在今天，Mistral发布了两款小模型：Mathstral 7B和Codestral Mamba 7B。首先是专为数学推理...
然后是对模型进行初始化，加载Mistral并设置4-bit量化和Lora等参数。接着是构建Trainer，输入数据、模型等信息正式开始训练，然后测试并保存。具体的细节可以到教程原文中去了解。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06825微调教程：https://wandb.ai/byyoung3/ml-news/reports/Fine-Tuning-Mistral7B-on-Python-...
Mistral AI接下来也会继续推出规模更大的模型，增强推理能力以及多语言能力。如果你对Mistral-7B感兴趣，可以在Perplexity或HuggingChat试玩。labs.perplexity.ai https://huggingface.co/chat 还有一个与Llama 2同台竞技的小游戏可玩。https://llmboxing.com 下载模型也可以去Hugging Face。https://huggingface.co/mis...
同为7B模型,Mathstral的上下文窗口只有32k时,Codestral Mamba却能扩展到256k。 这种推理时间和上下文长度方面的效率优势,以及实现快速响应的潜力,在用于提升编码效率的实际场景中尤为重要。 Mistral团队正是看到了Mamba模型的这种优势,因而率先尝试。从基准测试来看,7B参数的Codestral Mamba不仅比其他7B模型有明显优势,甚...
1 Mistral 7B模型 1.1 SWA(Sliding Window Attention) 2 Mixtral 8x7B (MoE)模型 3 Llama-2 70B vs Mixtral 8x7B 本文特别鸣谢字节跳动 Crane佬解答了我对SWA的疑惑 0 前言 从前段时间Mistral AI 公司发布全球首款MoE(Mixture-of-Experts)大模型——Mixtral-8x7B 以来,就在AI界引起了不小的轰动,从一众科...
最近,微软的研究人员提出了一个基于Mistral-7B、70亿参数量的小型语言模型Orca-Math,它在GSM 8 k上实现了86.81%,不需要调用多个模型进行集成或使用验证器、代码执行或任何其他外部工具。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.14830 Orca-Math的关键特性为: ...
而代码模型Codestral Mamba,是首批采用Mamba 2架构的开源模型之一。 它是可用的7B代码模型中最佳的,使用256k token的上下文长度进行训练。 两款模型均在Apache 2.0许可证下发布,目前权重都已上传HuggingFace仓库。 Hugging Face地址:https://huggingface.co/mistralai ...
Mistral AI在23年9月推出了第一个基座大模型Mistral 7B,其一经推出就吊打当时同参数量的任何开源7B模型,甚至在当时所有评估基准中均胜过了最好的13B参数模型-Llama 2 - 13B,并在推理、数学和代码生成方面超越了Llama 34B。更激动人心的是,同年12月份Mistral AI 就迅速推出了...
就在今天,Mistral发布了两款小模型:Mathstral 7B和Codestral Mamba 7B。 首先是专为数学推理和科学发现设计的Mathstral 7B。 在MATH基准测试中,它获得了56.6% pass@1的成绩,比Minerva 540B提高了20%以上。Mathstral在MATH上的得分为68.4%,使用奖励模型得分为74.6%。
模型权重:https://huggingface.co/mistralai/mamba-codestral-7B-v0.1 与Mathstral 7B一同发布的,还有一款专门用于代码生成的Codestral Mamba模型,使用的是Mamba2架构,同样遵循Apache 2.0 license开源协议。这是一个指导模型,有70多亿参数,研究者可以免费使用、修改和分发。