各种基础设施和工具链也添加了对Mistral-7B的支持。专用于代码补全的微调版本也有人搞出来了。甚至有人基于它微调了一个神秘学玄学大模型，也很受欢迎。与Meta刚刚发布Llama的时候，迅速出现各种其他驼和神兽，发展成大模型动物园的场景太像了。Mistral这个单词在法语里代表冬季的一种强风。羊驼们，准备好过冬了吗？...
Mistral的火爆程度，直接让第三方工作室也推出了微调教程。据介绍，用这种方法微调之后，可以进一步提升Mistral的性能并降低消耗。而这个微调的过程，用一块3090就能完成。首先是根据使用目的准备数据集，转化为prompt形式并划分出训练和验证集。然后是对模型进行初始化，加载Mistral并设置4-bit量化和Lora等参数。接着是构...
Mistral 7B 在多个方面表现出色于 Llama 2 13B。具体的度量标准如下: 在所有评估基准中,Mistral 7B 超越了 Llama 2 13B,包括了 Commonsense Reasoning、World Knowledge、Reading Comprehension、Math、Code 等多个任务类别。 在推理、数学和代码生成等基准测试中,Mistral 7B 显著优于 Llama 2 13B。 在图表2中的比较...
今天，法国大模型独角兽 Mistral AI 发布了一个专注于数学推理和科学发现的7B大模型「Mathstral」，来解决需要复杂、多步骤逻辑推理的高级数学问题。该模型基于 Mistral 7B 构建，支持的上下文窗口长度为32k，遵循的开源协议为Apache 2.0 license。Mathstral在构建时追求出色的性能与速度权衡，这是 Mistral AI积极推广...
在本地运行Mistral-7B的步骤如下: 下载Mistral-7B模型文件,确保你的计算机有足够的存储空间。 安装LLamaSharp库,你可以通过NuGet包管理器或直接从GitHub上下载源代码进行安装。 在你的c#项目中引入LLamaSharp库,并编写代码进行模型加载和推理。 选择适当的推理后端(如Cpu、Cuda11或Cuda12),并设置相关参数以优化性能。
利用上下文和查询来提示大型语言模型。 Dependencies !pip install -q torch datasets !pip install -q accelerate==0.21.0 \ peft==0.4.0 \ bitsandbytes==0.40.2 \ transformers==4.31.0 \ trl==0.4.7 我们将利用Hugging Face来加载量化后的Mistral-7B模型。建议查阅Mistral AI发布的公告文章,以获取有关其...
Mistral 7B是一款开源的超大语言模型,能够超越Llama 2和其他开源模型,在各种任务上表现出惊人的能力。 Mistral 7B Instruct 模型快速演示了基本模型可以轻松微调以实现引人注目的性能。 它是Mistral AI的第一个重要产品,也是他们实现开放、可靠、高效、可扩展、可解释和可审计的人工智能平台的第一步。
最近,微软的研究人员提出了一个基于Mistral-7B、70亿参数量的小型语言模型Orca-Math,它在GSM 8 k上实现了86.81%,不需要调用多个模型进行集成或使用验证器、代码执行或任何其他外部工具。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.14830 Orca-Math的关键特性为: ...
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...
Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B 是由 Mistral AI 特别面向开发人员设计和制作。其实 Mistral AI 是一家小型的法国初创公司,但拥有一支由科学家组成的核心团队, Mistral AI 的创始人Arthur Mensch、Guillaume Lample和Timothee Lacroix在人工智能/机器学习领域拥有丰富的经验。他们设计和制作大模型的目标是 “运送行之有效...