此外,作者提供了一个针对遵循指令进行了微调的模型,名为Mistral 7B - Instruct,它在人工和自动化基准测试中均超过了Llama 2 13B - chat模型。这些模型都在Apache 2.0许可下发布。 section1: Mistral 7B的架构细节 其中包括了三个关键技术:滑动窗口注意力、滚动缓存和预填充与分块。 Sliding Window Attention-滑动窗...
Q4_K_M 2 x 3090 48.26 如果有 100+GB 以上显存,可以用 vllm 快速搭建测试 api: docker run --gpus all \ -e HF_TOKEN=$HF_TOKEN -p 8000:8000 \ ghcr.io/mistralai/mistral-src/vllm:latest \ --host 0.0.0.0 \ --model mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 \ --tensor-parallel-size ...
Mistral-7B-Instruct 的与众不同之处在于,尽管参数较少,但它仍能提供出色的性能,使其成为高性能且具有成本效益的解决方案。该模型最近在基准测试结果显示它不仅优于 MT-Bench 上的所有 7B 模型,而且与 13B 聊天模型竞争良好后获得了普及。在这篇博客中,我们将探讨 Mistral 7B 的特性和功能,包括其用例、性能以及...
Mistral-7B-Instruct 的与众不同之处在于,尽管参数较少,但它仍能提供出色的性能,使其成为高性能且具有成本效益的解决方案。该模型最近在基准测试结果显示它不仅优于 MT-Bench 上的所有 7B 模型,而且与 13B 聊天模型竞争良好后获得了普及。在这篇博客中,我们将探讨 Mistral 7B 的特性和功能,包括其用例、性能以及...
Mistral 7B - Instruct是一个简单而初步的演示,表明当基本模型表现足够优秀时,可以很容易地在基本模型的基础上进行微调以获得更加良好的性能。 四、实现结果及启示 4.1 模型表现 (在所有任务上都超过Llama2 -13B!) 将Mistral 7B与Llama 2系列进行了比较。Mistral 7B在所有指标上明显优于Llama 2 13B,在代码任务上...
(虽然论文里提到的 window size 是 4096,但 官方提供的huggingface 上的权重[1]中 max_position_embeddings 为 32768,且在新一点的版本中,比如mistral-7b-instruct-v0.2[2],都不采用 sliding window 了) 由于代用了固定的 attention 窗口大小,因此我们只需要一个大小为 W=...
llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF", model_file="mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf", model_type="mistral", gpu_layers=50) print(llm("AI is going to")) 添加流完成 在上面的例子中,当我们运行模型推理时,它会在生成整个答案时返回一个响...
/content/mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf:Google Colab 以下示例适用于 Google Colab 上运行: from ctransformers import AutoModelForCausalLM, AutoConfig, Configconf = AutoConfig(Config(temperature=0.7, repetition_penalty=1.1, batch_size=52,max_new_tokens=1024, context_length=2048))llm = Au...
Perplexitysym_int4q4_kfp6fp8_e5m2fp8_e4m3fp16 Llama-2-7B-chat-hf6.3646.2186.0926.1806.0986.096 Mistral-7B-Instruct-v0.25.3655.3205.2705.2735.2465.244 Baichuan2-7B-chat6.7346.7276.5276.5396.4886.508 Qwen1.5-7B-chat8.8658.8168.5578.8468.5308.607 ...
GGUF( tok_model_id="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1", quantized_model_id="TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF", quantized_filename="mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf", tokenizer_json=None, repeat_last_n=64, ) ) res = runner.send_chat_completion_request( ChatCompletion...