Github:GitHub - mistralai/mistral-src: Reference implementation of Mistral AI 7B v0.1 model. 模型:mistralai (Mistral AI_) (huggingface.co) Mistral - 7B是一个发布于2023年9月的大语言模型,其参数量约为73亿;官方强调的该模型的优势在于: 在所有的测试集上效果都优于Llama2 - 13B 在大多数的测试集...
权重链接：https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407 Mistral AI 正在将 la Plateforme 上的产品整合为两个通用模型：Mistral Nemo 和 Mistral Large，以及两个专业模型：Codestral 和 Embed。随着他们逐步淘汰 la Plateforme 上的旧模型，所有的 Apache 模型（包括 Mistral 7B、Mixtral 8x7B ...
Mistral 7B 并非 Mistral AI 开发的唯一一款模型，他们还开发了 Mixtral 8x7B，其能够与 Llama 2 70B...
所以总结一下,您可以通过HuggingFace、从源代码或从Docker镜像获得Mistral 7B。选择最适合您的安装方法。 pip install -r requirements.txt 下载模型 wget https://files.mistral-7b-v0-1.mistral.ai/mistral-7B-v0.1.tar tar -xf mistral-7B-v0.1.tar 运行模型 python -m main demo /path/to/mistral-7B-v...
Mistral NeMo 基础模型和指令微调模型的权重都托管在 HuggingFace 上。 基础模型:https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407 指令微调模型:https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 你现在就可以使用 mistral-inference 试用 Mistral NeMo,并使用 mistral-finetune 对其进行调整。
HuggingFace地址:https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407 不仅上下文窗口从上一代的32k增长到了128k(同Llama 3.1),而且有强大的多语言能力,支持数十种自然语言以及80多种编程语言。 令人印象深刻的是,Mistral Large的预训练版本在MMLU上的准确率可以达到84%。
今天,MistralAI官方正式官宣了这个模型,并在HuggingFace上上架了两个不同的版本,一个是预训练基础模型Mixtral 8x22B,另一个则是指令优化的版本Mixtral-8x22B-Instruct。同时官网发布了博客介绍这个全新的大模型,并披露了更加详细的结果。
Mistral NeMo 基础模型和指令微调模型的权重都托管在 HuggingFace 上。 基础模型:https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407 指令微调模型:https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 你现在就可以使用 mistral-inference 试用 Mistral NeMo,并使用 mistral-finetune 对其进行调整。
https://venturebeat.com/ai/mistral-ceo-confirms-leak-of-new-open-source-ai-model-nearing-gpt-4-performance/ AI 社区因被泄露的名为“miqu-1-70b”的大型语言模型而热闹非凡,该模型在 HuggingFace 和 4chan 上共享。 该模型的性能可与 OpenAI 的 GPT-4 相媲美,并与 Mistral 的 Mixtral 8x7b 相关。
过去几天,引起AI社区热烈讨论的这桩「悬案」,终于有了答案。 神秘模型泄漏 事情是这样的。 1月28日,一位名为「miqudev」的用户,在HuggingFace上发布了一组文件,这些文件共同构成了一个看似全新的开源LLM,名为「miqu-1-70b」。 奇怪的是,网友们在HuggingFace条目中发现,这个新模型的提示格式跟Mistral完全相同。