这也导致目前很多开源大模型都已不再对标 Llama 2,而是将 Mistral AI 旗下的各系列模型作为直接竞争对手。 而Mistral 7B v0.2 Base Model 对应的指令调优版本 Mistral-7B-Instruct-v0.2 在 2023 年 12 月就已开放测试,据官方博客介绍,该模型仅适用于英语,在 MT-Bench 上能够获得 7.6 分的成绩,逊于GPT-3.5。
而Mistral 7B v0.2 Base Model 对应的指令调优版本 Mistral-7B-Instruct-v0.2 在 2023 年 12 月就已开放测试,据官方博客介绍,该模型仅适用于英语,在 MT-Bench 上能够获得 7.6 分的成绩,逊于 GPT-3.5。 此次开放基础模型之后,开发者们就可以根据自己的需求对这个「当前最好的 7B 模型」进行微调了。 不过,7B...
Mistral 7B v0.2基础模型可以在魔搭ModelScope社区下载和使用,模型链接:原始模型权重文件链接: modelscope.cn/models/AI社区推荐使用脚本转换的hf模型格式: modelscope.cn/models/AI社区支持直接下载模型的repo: from modelscope import snapshot_download model_dir1 = snapshot_download("AI-ModelScope/Mistral-7B-...
Mistral 7B v0.2是基础模型,并不适合直接使用推理使用,推荐使用其instruct版本 qucik start with raw_weights, hackathon 下载原始模型权重文件并运行 #download the model$wget -c https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-2/Mistral-7B-v0.2-Instruct.tar$md5sum Mistral-7B-v0.2-Instruct.tar#解压, 得到...
这次开源的 Mistral 7B v0.2 Base Model ,是 Mistral-7B-Instruct-v0.2 背后的原始预训练模型,后者属于该公司的「Mistral Tiny」系列。 刚刚,Mistral AI 的模型又更新了。 这次开源一如既往地「突然」,是在一个叫做 Cerebral Valley 的黑客松活动上公布的。
Mistral-7B-Instruct由Mistral AI研发并开源的7B参数大语言模型,具备强大的推理性能和效果,对硬件需求更少、在各项评测基准中超越同规模模型。该版本为Mistral-7B-v0.1基础上的微调版本。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试...
32K上下文,Mistral 7B v0.2 基模型突然开源了 Mistral AI 的模型又更新了。这次开源一如既往地「突然」,是在一个叫做 Cerebral Valley 的黑客松活动上公布的。这次开源的 Mistral 7B v0.2 Base Model ,是 Mist...
Download the model wget https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-1/mistral-7B-v0.1.tar (md5sum: 37dab53973db2d56b2da0a033a15307f) tar -xf mistral-7B-v0.1.tar Run the model python -m main demo /path/to/mistral-7B-v0.1/ # To give your own prompts python -m main interactive...
8.3s 28 Model name: Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.00GHz 8.3s 29 CPU family: 6 8.3s 30 Model: 85 8.3s 31 Thread(s) per core: 2 8.3s 32 Core(s) per socket: 2 8.3s 33 Socket(s): 1 8.3s 34 Stepping: 3 8.3s 35 BogoMIPS: 4000.35 ...
Accessing Mistral 7B We can access the Mistral 7B on HuggingFace, Vertex AI, Replicate, Sagemaker Jumpstart, and Baseten. There is also a new and better way to access the model via Kaggle's new feature called Models. It means that you don't have to download the model or dataset; you ...