此外，MiniCPM编程能力超越Mistral-7B，能实现端侧运行写代码，有助于节省编程工作量。跟百亿级大模型同场PK，MiniCPM-7B也能在多数评测中性能领先。在最接近人评的测评集MTBench上，MiniCPM得到了很好的评价。经过Int4量化后，MiniCPM可在手机上进行部署推理，流式输出速度略高于人类说话速度。MiniCPM开源地址：htt...
username/Mistral-7B-Instruct-v0.1-sharded--token hf_yiguyfTFtufTFYUTUfuytfuys--data_path.--use_peft--use_int4--learning_rate2e-4--train_batch_size12--num_train_epochs3--trainer sft--target_modules q_proj,v_proj--push_to_hub--repo_id username/mistral-7b-sh-finetuned 现在,让我们使...
量化 第二个技巧是量化，对此我们并没有进行专门研究，但尤其在LLaMA发布后，这项技术发展得非常迅速。很多优秀的现成解决方案为许多开源社区的人所使用，提供了模型的int8或int4版本。使用int8时，模型尺寸会减半，在使用int4时，会减少至四分之一。这不会改变最优批大小，因为这一比率只取决于硬件，与其他因素...
据面壁智能介绍,MiniCPM 端侧模型经历了 Int4 量化后压缩了 75% 体量,只占用 2G 内存,与此同时性能几乎没有损失,因此已在各类常见型号的手机上实现了跑通。 因为支持移动端 CPU 的推理,MiniCPM 可以很大程度上节约使用成本。面壁智能为我们算了一笔账:一台搭载骁龙 855 的手机使用 MiniCPM,一块钱电费可处理 ...
Mistral-7B Chat Int4 DownloadDescriptionThe Mistral-7B-Instruct-v0.1 Large Language Model (LLM) is a instruct fine-tuned version of the Mistral-7B-v0.1 generative text model using a variety of publicly available conversation datasets. PublisherMistral.ai Latest Version1.2 ModifiedNovember 13, 2024 ...
int4量化版小钢炮,可以在闪存应用压缩75%的情况下,性能可以做到基本无损耗。 有一说一,成绩和榜单是大模型能力的一方面,但更重要的还是要看大模型在实际应用中的效果。 2B“小钢炮”效果一览 老规矩,我们还是从不同维度来看下小钢炮的实际应用效果。 中英夹杂提问,精准翻译成法语 ...
进行Int4量化后,MiniCPM只占2GB空间,具备了在端侧手机进行模型部署的条件。 对此,团队在Android和Harmony系统上使用开源框架MLC-LLM进行模型适配,在iPhone系统上使用开源框架LLMFarm进行模型适配,并分别选取了部分端侧手机设备进行了测试。 从结果来看,MiniCPM已经跑通了国际主流的手机品牌和终端CPU芯片,即使是老手机运行...
completion_tokens int 回答tokens数 total_tokens int tokens总数 注意 :同步模式和流式模式,响应参数返回不同,详细内容参考示例描述。 同步模式下,响应参数为以上字段的完整json包。 流式模式下,各字段的响应参数为 data: {响应参数}。 请求示例(单轮) 以访问凭证access_token鉴权方式为例,说明如何调用API,示例如...
7Bx8个专家,性能比llama2-70b要强大,类比于gpt-3.5(李开复的大模型排行超过了llama2-70) 1、全球大模型最新排行榜:李开复的大模型排行超过了llama2 70b 2、mistral的参数情况及类比3.5水平 3、mistral架构:8x7B开源MoE击败Llama 2逼近GPT-4!首个开源MoE大模型发布!也是首个能够达到gpt-3.5水平的开源大模型 展开...
模型:int4-bitsandbytes量化 微调框架:llamafactory 数据集:alpaca_gpt4_en,glaive_toolcall export WANDB_PROJECT="llamafactory_mistral_8*22B" CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 accelerate launch \ --config_file ../accelerate/single_config.yaml \ ../../src/train_bash.py \ --stage sf...