由于Chinese-Mistral-7B擅长续写任务,难以遵循人类指令。为了方便用户使用及测试,我们进一步采用中文和英文alpaca_gpt4指令精调数据对Chinese-Mistral-7B进行有监督微调,训练得到Chinese-Mistral-7B-Instruct。Chinese-Mistral-7B 与Chinese-Mistral-7B-Instruct生成效果示例如下: 1、用户登录之后,点击“模型详情”页面的“ ...
1、介绍Mistral 7B Mistral 7B是由Mistral AI发布的开源模型, Mistral AI致力于构建世界上最好的开源模型。他的模型具有最先进的多语言、代码生成、数学和高级推理功能。开源的模型除Mistral 7B外,还包括:Mistr…
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!
Windows下中文微调Llama3,单卡8G显存只需5分钟,可接入GPT4All、Ollama实现CPU推理聊天,附一键训练脚本。 AI百晓生 6.9万 15 零代码微调Llama3.1 8b大模型!中文文本分块+数据集制作!Axolotl+qLoRA十分钟光速微调打造法律大模型!#llama3 #finetuning AI超元域 9787 5 开源Mistral-7B LORA微调 增强中文能力演示...
微调Mistral-7B实现86.81%准确率 划重点 01微软研究人员提出了一种基于Mistral-7B、70亿参数量的小型语言模型Orca-Math,在GSM 8 k数据集上实现了86.81%准确率。 02Orca-Math通过多个智能体合作创建20万个数学问题的高质量合成数据集,实现迭代学习技术。
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...
微调Mistral-7B实现86.81%准确率 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】小模型也能解锁数学能力,无需多模型集成,7B模型在GSM 8 k数据集上性能超越70B! 对于小型语言模型(SLM)来说,数学应用题求解是一项很复杂的任务。 比如之前有研究结果显示,在GSM 8K基准测试中实现80%以上准确度所需的最小模型尺寸为340亿个参数...
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: ...
微调Mistral 7B用于命名实体识别(NER)代表了实体识别任务的一种变革性方法,提供了增强的性能、适应性和效率。随着组织继续利用 NER 进行信息提取、知识发现等任务,Mistral 7B 激活的能力为自然语言处理(NLP)领域的突破性进展铺平了道路。通过利用 Mistral 7B 并对其进行微调以用于 NER,从业者可以解锁理解并处理文本数据...
通过以上评估实验可以看出,Mistral 7B v0.2版本在中文知识推理能力上的表现稍弱,在同等参数体量的模型中,总体处于中等偏下的水平,且在中文STEM类学科知识领域的表现相对更差,推测其预训练过程中采用中文数据的数量/质量未能达到预期水平。 在英文知识抽象和推理能力上,同等参数体量的模型中表现很好,处于TOP水准。