Mistral-Nemo-Instruct-2407
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Mistral-Nemo-Instruct-2407

大型语言模型,支持多语言和代码数据

Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM),是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括:支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436

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    • Mistral-Nemo-Instruct-2407简介概述

      Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM),是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括:支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头(GQA)、2^17词汇量(约128k)、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多种基准测试中表现出色,如HellaSwag(0-shot)、Winogrande(0-shot)、OpenBookQA(0-shot)等。

      需求人群:

      "该模型适合需要处理大量文本数据和多语言数据的开发者和研究人员。其强大的文本处理能力和多语言支持使其在自然语言处理、机器翻译、文本生成等领域具有广泛的应用前景。"

      使用场景示例:

      使用该模型进行文本生成,生成符合特定指令的文本内容

      在多语言环境下进行机器翻译,提高翻译的准确性和流畅性

      通过函数调用获取当前天气信息,应用于天气预报系统

      产品特色:

      支持多语言和代码数据训练,适用于多语言环境

      具有128k的上下文窗口,能够处理大量文本数据

      模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维,提供强大的文本处理能力

      在多种基准测试中表现出色,如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等

      支持三种不同的框架:mistral_inference、transformers、NeMo

      可以通过mistral-chat CLI命令与模型进行交互

      支持函数调用,能够获取当前天气等信息

      使用教程:

      1. 安装mistral_inference,确保环境支持与模型交互

      2. 下载模型文件,包括params.json、consolidated.safetensors、tekken.json

      3. 使用mistral-chat CLI命令与模型进行交互,输入指令获取响应

      4. 通过transformers框架生成文本,利用pipeline函数调用模型

      5. 调用函数获取当前天气信息,通过Tool和Function类实现

      6. 根据需要调整模型参数,如温度(temperature),以优化生成结果

      7. 参考模型卡(model card)了解更多模型细节和使用限制

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