Mistral-7B-Instruct 更新时间:2024-12-27 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 AP...
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。 此次更新主要包括三个方面: 将8K 上下文提到了 32K; Rope Theta = 1e6; 取消滑动窗口。 下载链接:https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-2/mistral-7B-v0.2.tar...
#Mistral发布7B模型0.3版本# 抱抱脸上线了 Mistral-7B-v0.3 的基础版和指令微调版。相比于Mistral-7B-v0.2,新版本更新如下:- 词汇量从 32000 扩展到 32768- 支持 v3 分词器- 支持函数调用Mistral-7B-v0.3:O网页链接Mistral-7B-Instruct-v0.3:O网页链接 ...
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。 此次更新主要包括三个方面: 将8K 上下文提到了 32K; Rope Theta = 1e6; 取消滑动窗口。 下载链接:https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-2/mistral-7B-v0.2.tar 更...
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。 此次更新主要包括三个方面: 将8K 上下文提到了 32K; Rope Theta = 1e6; 取消滑动窗口。 下载链接:https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-2/mistral-7B-v0.2.tar...
模型地址:mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 · Hugging Face 下载到本地文件夹model--mistralai--Mistral-7B-Instruct-v0.1: 加载Mistral 7B Instruct 基本模型: 因为是本地加载模型,需要将model_name从ID改为相对路径: model_name = "./model/model--mistralai--Mistral-7B-Instruct-v0.1” ...
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。 此次更新主要包括三个方面: 将8K 上下文提到了 32K; Rope Theta = 1e6; 取消滑动窗口。 下载链接:https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-2/mistral-7B-v0.2.tar...
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。 此次更新主要包括三个方面: 将8K 上下文提到了 32K; Rope Theta = 1e6; 取消滑动窗口。 下载链接:https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-2/mistral-7B-v0.2.tar...
Mistral 7B 因性能更强,硬件需求更少,有2023年的知识,安全对齐更靠谱,开源协议更宽松,广受赞誉。 尤其在泛化能力上, Mistral 7B 在公开提供的指令数据集上进行了微调后的模型 Mistral 7B Instruct,在 MT-Bench 上超越了其他 7B 模型,并可与 13B 聊天模型相媲美。这一成就暗示了该模型在各种专业应用中的潜力。