文献阅读：Mistral 7B

最新推荐文章于 2024-11-18 11:45:32 发布
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#Mistral 7B #LLM #大模型 #Microsoft #Llama2

文章介绍了微软Mistral团队的新型7亿参数模型Mistral7B，通过模型优化实现超越Llama213B的性能。研究了SWA、RollingBufferCache和Pre-fillandChunking等技术，并对其在多个任务和安全性方面的表现进行了实验。
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探索Mistral发布的两个7B参数小模型：Codestral Mamba 7B和Mathstral 7B
步子哥的博客
07-20 912
在当今快速发展的人工智能领域，模型的效率和性能一直是研究和开发的核心焦点。Mistral公司近日发布了两个具有前沿技术的7B参数小模型：Codestral Mamba 7B和Mathstral 7B。这两款模型不仅在各自的专业领域中表现优异，还展示了在处理复杂任务时的高效性和灵活性。本文将详细介绍这两款模型的特点、性能和应用场景。
Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 （二）
大模型与Agent智能体
11-14 912
Mistral 7B是一个70亿参数的语言模型，旨在获得卓越的性能和效率。Mistral 7B在所有评估的基准测试中都优于最好的开放13B模型（Llama 2），在推理、数学和代码生成方面也优于最好的发布34B模型（Llama 1）。Mistral 7B模型利用分组查询注意力（GQA）进行更快的推理，再加上滑动窗口注意力（SWA），在降低推理成本的情况下有效处理任意长度的序列。
AI领域常用大模型地址及下载方法（持续更新）
争渡的博客
07-11 2万+
为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。在商业知识图谱数据开放基础之上，我们还开放了部分知识图谱技术平台能力，开源了若干知识图谱构建、融合、推理和应用工具，以促进知识图谱技术社区的发展。现在大模型比较多，平时需要调试对比，就把这些大模型简单一个收集。
开源模型Mistral 7B+Amazon SageMaker部署指南
白洞，白色的明天在等着我们
03-03 6385
Mistral AI 是一家总部位于法国的 AI 公司，其使命是将公开可用的模型提升至最先进的性能水平。他们专注于构建快速而安全的大型语言模型（LLM），此类模型可用于从聊天机器人到代码生成等各种任务。不久前其发布了一个开源模型Mistral 7B，支持英语文本生成任务并具备自然编码能力。它为实现低延迟进行过优化，并且相对其规模，该模型对内存的要求较低，可提供高吞吐量。该模型体积虽小，但功能强大，可支持从文本摘要和分类到文本完善和代码补全等多种使用案例。
win10部署 Mistral-7B 文本生成模型
绀目澄清
10-16 6999
win10部署 Mistral-7B 文本生成模型,量化模型 Mistral-7B-OpenOrca-GGUF 使用了Llama.cpp 技术既可以 cpu运行 又可以 GPU运行
详解各种LLM系列｜（3）Mistral-7B 技术内容详解
weixin_49659123的博客
01-10 5248
Mistral - 7B是怎么实现在各项数据集上的表现都超过Llama2 - 13B的
一文速览Mistral 7B及其微调——我司论文审稿GPT第3.2版：微调Mistral 7B instruct 0.2
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结构之法 算法之道
12-23 2万+
23年12月9日，Mistral AI 在 X 平台甩出一条磁力链接，打开一看，发现是接近 87 GB 的种子看上去，Mistral 8x7B的架构此前传闻的GPT-4架构非常相似(很像传闻中GPT-4的同款方案)，但是「缩小版」：8 个专家总数，而不是 16 名(减少一半)每个专家为 7B 参数，而不是 166B(减少 24 倍)42B 总参数（估计）而不是 1.8T(减少 42 倍)与原始 GPT-4 相同的 32K 上下文。
使用自托管 Mistral 7B 构建 Langchain 代理：分步指南
php源码
07-26 889
使用 Langchain 部署代理是一个简单的过程，尽管它主要针对与 OpenAI 的 API 集成进行了优化。利用替代模型的途径并没有明确记录。本文的目的是提供关于如何导航此过程的简明指南。本文假设读者至少对代理有基本的了解。Langchain是一个旨在简化涉及语言模型的管道集成和执行的框架。Langchain 的核心目标是简化利用自然语言处理 (NLP) 和机器学习功能的应用程序的开发流程。该框架的一个关键特性是支持创建代理：能够执行各种任务的自主实体。
Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 （三）
大模型与Agent智能体
11-16 1703
只使用单个键值头的多查询注意力（MQA）大大加快了解码器推理的速度。然而，MQA可能会导致质量下降，而且更严重的是，为了更快的推理而训练单独的模型可能是不可取的。论文（1）提出了一种使用5%的原始预训练计算将现有的多头语言模型检查点升级为具有MQA的模型的方法，以及（2）引入分组查询注意力（GQA），这是多查询注意力的一种推广，它使用中间数量（多于一个，少于查询头的数量）的键值头。我们表明，经过训练的GQA以与MQA相当的速度实现了接近多头注意力的质量。
Mistral 7B v0.2 基础模型开源，大模型微调实践来了
机器学习社区
03-30 2712
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型，有如下几个特点：和上一代Mistral v0.1版本相比，，上下文窗口（context window）是指语言模型在进行预测或生成文本时，所考虑的前一个token或文本片段的大小范围。随着上下文窗口长度的增加,模型可以提供更丰富的语义信息,用户使用时，体验能提升不少，也能很好的应用于RAG场景或者Agent场景这类对上下文长度要求比较高的场景。
LLM性能优化中的一些概念扫盲
AIBigModel的博客
11-18 1175
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/4525257731。
Buffer cache 的调整与优化(一)
anjichan4261的博客
02-25 346
--============================== -- Buffer cache 的调整与优化(一) --============================== Buffer Cache是SGA的重要组成部分，主要用于缓存数据块，其大小也直接影响系统的性能。当Buffer Cache过小的时候，将会造成更多的 free buffer waits...
【0基础】使用Mistral-7B模型搭建简易的聊天API（进阶篇）
qq_36548916的博客
08-08 2157
本文是在基础篇之上的改进，【0基础】使用Mistral-7B模型搭建简易的聊天API（基础篇）-优快云博客MistralAI团队去年发布mistral 7b模型至今，mistral7b就一直是同参数量内表现最亮眼的模型，逻辑能力、代码能力都非常强大，官方还发布了为聊天对话而微调的版本，也没有为个人用户自行下载部署设置任何额外的门槛（甚至当时在推特上直接发出磁力链接的时候我都被惊到了）。
释放 Mistral 7B 的强大功能：医疗 QA 概述和高效微调
iCloudEnd的博客
10-19 204
Mistral 7B 是 Mistral AI 开发的最先进的开源大型语言模型 (LLM)。该模型于 2023 年 9 月发布，因其出色的性能和效率而备受关注。尽管与大型模型相比，Mistral 7B 的规模相对较小，但它提供的结果与具有更多参数的模型（例如 LLaMA 2 13B）相当。这种规模和性能之间的平衡使其在各种任务中都非常高效和实用。Mistral 7B基于 Transformer 架构，这是大多数现代大型语言模型的标准架构。
【0基础】使用Mistral-7B模型搭建简易的聊天API（基础篇）
qq_36548916的博客
08-08 2585
MistralAI团队去年发布mistral 7b模型至今，mistral7b就一直是同参数量内表现最亮眼的模型，逻辑能力、代码能力都非常强大，官方还发布了为聊天对话而微调的版本，也没有为个人用户自行下载部署设置任何额外的门槛（甚至当时在推特上直接发出磁力链接的时候我都被惊到了）。但是总感觉该模型在国内关注度不是很高（也可能是我相关网页刷少了），如果查找相关部署教程，找到的大多是使用mistral官方的软件包进行部署的说明。因此今天想发点文章给在部署这类模型的领域里0基础的朋友们分享一下。
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Python练习：使用库
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如何利用AI从PubMed文献中构建更完善的医学知识图谱？
09-02
利用AI从PubMed文献构建更完善医学知识图谱可从以下方面着手： - **借助前沿技术**：利用深度学习、文本挖掘等前沿技术处理PubMed文献，IDEA AI平台技术研究中心的BIOS医学知识图谱研发团队即希望利用这些技术与国内外专家一起构建高质量的超大规模医学知识图谱，助力多领域应用[^1]。 - **利用大语言模型提升信息抽取能力**：将非结构化的PubMed摘要转化为结构化数据是构建知识图谱的关键，但此前关系识别精度难以媲美人工注释。近年来大语言模型的出现推动了信息抽取能力的跃升，研究人员基于具有人类专家水平的信息抽取流程，处理全部PubMed摘要，构建出大规模生物医学知识图谱iKraph，进一步整合公共数据库和公开组学数据后，使其成为覆盖全面、关系信息远超现有数据库的生物医学知识图谱[^2]。 - **优化模型选择与训练**：在构建知识图谱时，不同的模型效果有差异。如AI4S Cup - LLM挑战赛中，A榜测试结果显示gemma - 7b的效果比Mistral和llama好，可根据实际情况选择合适模型，并通过合理的训练参数来提升构建效果，示例代码如下： ```python MODEL="/mnt2/pretrained_model/LLM/gemma-7b" CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train_bash.py \ --stage sft \ --model_name_or_path $MODEL \ --do_train True \ --overwrite_cache True \ --overwrite_output_dir True \ --finetuning_type lora \ --template gemma \ --dataset_dir data \ --dataset ai4s \ --cutoff_len 1536 \ --learning_rate 5e-05 \ --num_train_epochs 5.0 \ --max_samples 2000 \ --per_device_train_batch_size 1 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --max_grad_norm 10.0 \ --logging_steps 50 \ --save_steps 100 \ --warmup_steps 0 \ --flash_attn False \ --lora_rank 8 \ --lora_dropout 0.1 \ --lora_target q_proj,v_proj \ --output_dir output \ --fp16 True \ --val_size 0.1 \ --evaluation_strategy steps \ --eval_steps 100 \ --load_best_model_at_end True \ --report_to tensorboard ```
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