1、介绍Mistral 7B 2、官方接口调用 3、运行Mistral 7B 3.1 官方仓库运行 3.2 huggingface运行 4、微调Mistral 7B 4.1 构建指令数据集 4.2 定义量化参数 4.3 加载预训练模型和分词器 4.4 设置PEFT参数和PeftModel 4.5 设置用于训练的参数 4.6 训练和保存模型 5. 测试微调模型 ...
HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B,鲨疯了。 其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的Mistral AI打造的开源大模型Mistral-7B。 要知道,Mistral-7B发布不到2周,各种微调版本相继现世,大有Llama刚发布时迅速出现各种“羊驼”之风。 而Zephyr能够在各变种中脱颖而出,关键是团队在Mistral的基础上...
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 Mathstral 有趣的是，根据官宣文章，Mathstral的发...
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 Mathstral 有趣的是,根据官宣文章,Mathstral的发布恰好庆祝了阿基米德2311周年诞辰。 Mathstral专为STEM学科设计,以解决...
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/mistralai 参考链接：[1]https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b[2]...
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 Mathstral 有趣的是,根据官宣文章,Mathstral的发布恰好庆祝了阿基米德2311周年诞辰。
该模型基于 Mistral 7B 构建，支持的上下文窗口长度为32k，遵循的开源协议为Apache 2.0 license。Mathstral在构建时追求出色的性能与速度权衡，这是 Mistral AI积极推广的一种开发理念，尤其是微调功能。同时，Mathstral是一个指令型模型，可以使用它或者对它进行微调。模型权重已经放在了HuggingFace上。模型权重：https...
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 Mathstral 有趣的是,根据官宣文章,Mathstral的发布恰好庆祝了阿基米德2311周年诞辰。
该模型基于 Mistral 7B 构建,支持的上下文窗口长度为32k,遵循的开源协议为Apache 2.0 license。 Mathstral在构建时追求出色的性能与速度权衡,这是 Mistral AI积极推广的一种开发理念,尤其是微调功能。 同时,Mathstral是一个指令型模型,可以使用它或者对它进行微调。模型权重已经放在了HuggingFace上。
使用Mistral 7b 实施:通过 HuggingFace 和 LangChain 等平台利用 Mistral 7b 构建 RAG 的分步指南。 现实世界的应用:通过实际例子见证小型 RAG 的实际应用,包括创建一个能够像人类心理学家一样深入研究深层问题的心理学助理。 在深入研究错综复杂的技术之前,让我们确保我们对一些关键概念达成共识: ...