需求人群:
"Mistral-Nemo-Base-2407模型适合需要进行高质量文本生成的开发者和研究人员。其多语言和代码数据训练能力使其在多语言文本生成、代码生成等领域具有优势。同时,其预训练和指令版本的特性也使其在自然语言处理任务中具有广泛的应用前景。"
使用场景示例:
用于生成高质量的多语言文本,如新闻文章、博客文章等
在编程领域,辅助生成代码或文档
在教育领域,辅助学生理解和生成自然语言文本
产品特色:
支持多种语言和代码数据的文本生成
128k上下文窗口训练,提升文本理解和生成能力
预训练和指令版本,满足不同应用需求
Apache 2.0许可证发布,使用灵活
模型架构包括40层、5120维、128头维,优化模型性能
在多个基准测试中表现出色,如HellaSwag、Winogrande等
支持多种框架使用,如mistral_inference、transformers、NeMo
使用教程:
1. 安装mistral_inference:推荐使用mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407与mistral-inference。
2. 下载模型:使用Hugging Face Hub的snapshot_download函数下载模型文件。
3. 安装transformers:如果需要使用Hugging Face transformers生成文本,需要从源代码安装transformers。
4. 使用模型:通过AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载模型和分词器,输入文本并生成输出。
5. 调整参数:与之前的Mistral模型不同,Mistral Nemo需要较小的温度,推荐使用0.3。
6. 运行演示:安装mistral_inference后,环境中应可用mistral-demo CLI命令。
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12B参数的大型语言模型
Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括:Apache 2.0许可证发布,支持预训练和指令版本,128k上下文窗口训练,支持多种语言和代码数据,是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头(GQA)、词汇量约128k、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多个基准测试中表现出色,如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。
高效能的语言模型,支持本地智能和设备端计算。
Ministral-8B-Instruct-2410是由Mistral AI团队开发的一款大型语言模型,专为本地智能、设备端计算和边缘使用场景设计。该模型在类似的大小模型中表现优异,支持128k上下文窗口和交错滑动窗口注意力机制,能够在多语言和代码数据上进行训练,支持函数调用,词汇量达到131k。Ministral-8B-Instruct-2410模型在各种基准测试中表现出色,包括知识与常识、代码与数学以及多语言支持等方面。该模型在聊天/竞技场(gpt-4o判断)中的性能尤为突出,能够处理复杂的对话和任务。
AMD训练的高性能语言模型
AMD-Llama-135m是一个基于LLaMA2模型架构训练的语言模型,能够在AMD MI250 GPU上流畅加载使用。该模型支持生成文本和代码,适用于多种自然语言处理任务。
AI驱动的写作助手,快速生成各类文本内容。
Daily AI Writer是一个AI驱动的写作助手,它利用先进的人工智能技术帮助用户快速生成电子邮件、社交媒体帖子和文档。该产品提供AI辅助写作、智能回复助手、AI写作教练等功能,支持多语言,帮助用户提升写作技能,调整语气和风格以适应不同的读者群体。它适用于专业人士、学生、社交媒体爱好者、内容创作者和非母语人士,旨在提高写作效率和质量。
新一代开放代码模型,提升编程效率。
Qwen2.5-Coder是Qwen2.5开源家族的一员,专注于代码生成、推理、修复等任务。它通过扩增大规模代码训练数据,提升了代码能力,同时保持了数学和通用能力。该模型支持92种编程语言,并在代码相关任务中取得了显著提升。Qwen2.5-Coder采用Apache 2.0许可,旨在加速代码智能的应用。
多语言大型语言模型,支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型,采用混合专家模型(MoE)架构,具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言,特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本,并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略,保证了模型的高质量和多样性。此外,模型还针对MoE架构进行了定制优化,提升了计算效率和整体吞吐量。
高效开源的大型语言模型
OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型(LLM),于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越,与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源,支持多种功能,包括文本生成、模型训练和部署等。
35亿参数的高性能生成模型
C4AI Command R 08-2024是由Cohere和Cohere For AI开发的35亿参数大型语言模型,专为推理、总结和问答等多种用例优化。该模型支持23种语言的训练,并在10种语言中进行了评估,具有高性能的RAG(检索增强生成)能力。它通过监督式微调和偏好训练,以符合人类对有用性和安全性的偏好。此外,该模型还具备对话工具使用能力,能够通过特定的提示模板生成基于工具的响应。
先进的混合SSM-Transformer指令遵循基础模型
AI21 Jamba 1.5系列模型是市场上最强大的长上下文模型之一,提供比同类领先模型快2.5倍的推理速度。这些模型展示了卓越的长上下文处理能力、速度和质量,是首次成功将非Transformer模型扩展到市场领先模型的质量和强度。
高效能的长文本处理AI模型
AI21-Jamba-1.5-Mini是AI21实验室开发的最新一代混合SSM-Transformer指令跟随基础模型。这款模型以其卓越的长文本处理能力、速度和质量在市场上脱颖而出,相较于同类大小的领先模型,推理速度提升高达2.5倍。Jamba 1.5 Mini和Jamba 1.5 Large专为商业用例和功能进行了优化,如函数调用、结构化输出(JSON)和基础生成。
基于大型语言模型的语音识别技术。
Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中,利用LLM的能力,在大规模训练和上下文感知能力的引导下,显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比,Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低,进一步证明了其强大的性能。
安全内容审核模型
ShieldGemma是由Google开发的一系列基于Gemma 2构建的安全内容审核模型,专注于四个危害类别(儿童不宜内容、危险内容、仇恨和骚扰)。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型,仅包含英文版本,具有开放权重,包括2B、9B和27B参数大小的模型。这些模型旨在作为负责任的生成AI工具包的一部分,提高AI应用的安全性。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
70亿参数的大型多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型,拥有70亿参数,支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持,特别是在多语言对话场景下表现出色。
70亿参数的大型多语言文本生成模型
Meta Llama 3.1是Meta公司推出的大型语言模型,拥有70亿个参数,支持8种语言的文本生成。该模型采用优化的Transformer架构,并通过监督式微调和人类反馈强化学习进一步优化,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。模型在多语言对话使用案例中表现优异,超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
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。
智能编程助手,提升开发效率。
CodeGeeX是一款基于大模型的全能智能编程助手,能够实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能,支持多种主流IDE和编程语言,帮助开发者显著提高工作效率。
大型语言模型,高效文本生成。
InternLM2.5-7B-Chat GGUF是一个大型语言模型,专为文本生成而设计。它基于开源框架llama.cpp,支持多种硬件平台的本地和云推理。该模型具有7.74亿参数,采用先进的架构设计,能够提供高质量的文本生成服务。
轻量级、先进的文本生成模型
Gemma是由Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型,基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型,适用于多种文本生成任务,如问答、摘要和推理。Gemma模型的相对较小的尺寸使其能够在资源有限的环境中部署,如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施,使每个人都能接触到最先进的AI模型,并促进创新。
生成高质量图像描述的AI模型
HunyuanCaptioner是一款基于LLaVA实现的文本到图像技术模型,能够生成与图像高度一致的文本描述,包括物体描述、物体关系、背景信息、图像风格等。它支持中文和英文的单图和多图推理,并可通过Gradio进行本地演示。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
开源代码语言模型,支持多编程语言。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型,性能可与GPT4-Turbo相媲美,在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练,增强了编码和数学推理能力,同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外,它支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
开源代码语言模型,提升编程智能。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型,性能与GPT4-Turbo相当,在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上,通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练,显著增强了编码和数学推理能力,同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
代码生成任务的新型模型,测试准确率高于GPT-4 Turbo。
AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型,其在HumanEval基准数据集上的测试准确率超过了GPT-4 Turbo(2024年4月)和GPT-4o。与之前的开源模型相比,AutoCoder提供了一个新功能:它可以自动安装所需的包,并在用户希望执行代码时尝试运行代码,直到确定没有问题。
一款支持80+编程语言的AI代码生成模型
Codestral-22B-v0.1是由Mistral AI Team开发的大型语言模型,它经过了80多种编程语言的训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等。该模型能够根据指令生成代码,或对代码片段进行解释、重构等。它还支持Fill in the Middle (FIM)功能,用于预测代码中的中间部分,特别适合软件开发工具的插件使用,如VS Code。该模型目前没有内容审查机制,但开发团队正在寻求社区合作,以实现在需要内容审查的环境中部署。
Codestral是为代码生成任务设计的AI模型。
Codestral是Mistral AI团队推出的首个代码生成AI模型,它能够通过共享指令和完成API端点帮助开发者编写和与代码交互。它在80多种编程语言上进行了训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等,能够完成编码功能、编写测试和使用中间填充机制完成部分代码。Codestral在性能上设立了新的标准,它拥有32k的上下文窗口,比竞争对手的4k、8k或16k更大,从而在RepoBench上超越了所有其他模型。此外,它还提供了专用的API端点codestral.mistral.ai,允许用户在IDE中使用Instruct或Fill-In-the-Middle路由,并且提供了8周的免费beta期。Codestral还集成到了LlamaIndex和LangChain等应用框架中,以及VSCode和JetBrains环境中,使得开发者可以在这些环境中生成和与代码进行交互。
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