开源Mistral-7B LORA微调 增强中文能力演示 - 小工蚁于20240107发布在抖音,已经收获了21.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
然而,Mistral-7B的训练语料主要为英文文本,中文能力较为欠缺。另外,由于Mistral-7B的词表不支持中文,导致对中文的编码和解码效率较低,限制了在中文场景中的应用。 为此,清华大学地球系统科学系地球和空间信息科学实验室基于Mistral-7B进行了中文词表扩充和增量预训练,增强了Mistral-7B在中文任务上的表现,并提高了其对...
2023年10月18日 openbuddy-mistral-7b-v13.1 和 mistral-7b-instruct-... 有什么不同 AI日日新 UP :最直接的区别是openbuddy组织的模型是支持中文的,而原版的mistral-7b是英文模型。同时instruct模型相当于对话模型,是基底模型的对齐版本。 乐手芙基 回复@AI日日新 :谢谢up up这种前沿的技术信息一般在哪里可以...
Mistral 7B Mixtral 8*7B Mixtral 8*22B Mistral Nemo Mistral Large 2 在本文中,梳理了 Mistral 系列模型(Mistral 7B, Mixtral 8x7B,Mixtral 8x22B,Mistral Nemo, Mistral Large 2)的关键信息,包括它们的主要特点、亮点以及相关资源链接。 Mistral 7B ...
本期视频主要演示了如何使用ollama在本地运行mistral 7b v0.3大模型。并且使用unsloth在colab上用中文数据集微调mistral 7b。然后将量化后的GGUF模型保存到huggingface。, 视频播放量 5228、弹幕量 4、点赞数 171、投硬币枚数 94、收藏人数 371、转发人数 45, 视频作者 AI超
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点: 和上一代Mistral v0.1版本相比,上下文窗口长度从8k提升到32k,上下文窗口(context window)是指语言模型在进行预测或生成文本时,所考虑的前一个token或文本片段的大小范围。随着上下文窗口长度的增加,模型可以提供更丰富的语义信息,用户使用时...
本文将向你展示如何运用直接偏好优化策略来微调Mistral-7b模型的技巧,从而进一步提升受监督的微调模型的性能。 译者|朱先忠 审校| 重楼 引言 通常,经过预训练的大型语言模型(LLM)只能执行下一个标记预测,这使其无法回答问题。这就解释了为什么这些基本模型还需要根据成对的指令和答案作进一步微调,最终才能够充当真正有...
mistral 7B 论文:https://arxiv.org/abs/2310.06825 Mistral 7B模型的亮点包括: Sliding Window Attention Mistral 采用的 window size 为 4096,而后一共有 32 层layer,那么采用 SWA 之后,理论上在进行 attention 的时候,理论上可以收集到约 131K tokens 的信息。(虽然论文...
Mistral 7B-来自号称“欧洲OpenAI”Mistral AI团队发布的最强7B模型 创作、修改、完善记录 11.2日,开写本文 11.3日,侧重写第二部分、GPT4审稿的思路 11.4日,侧重写第三部分中的Mistral 7B 11.5日,继续完善Mistral 7B的部分 11.11日,更新此节:“2.2.2 如何让梳理出来的review结果更全面:多聚一” 完善1.1.1节Meta...
MistralAI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点: 和上一代Mistral v0.1版本相比,上下文窗口长度从8k提升到32k,上下文窗口(context window)是指语言模型在进行预测或生成文本时,所考虑的前一个token或文本片段的大小范围。随着上下文窗口长度的增加,模型可以提供更丰富的语义信息,用户使用时...