mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
Model Card for Mistral-Nemo-Instruct-2407 The Mistral-Nemo-Instruct-2407 Large Language Model (LLM) is an instruct fine-tuned version of the Mistral-Nemo-Base-2407(https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407). Trained jointly by Mistral...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Ngày
🚀 Mistral-Nemo-Instruct-2407 — Mô hình LLM đa ngôn ngữ mạnh, cửa sổ ngữ cảnh 128k
Mô hình instruction-tuned từ Mistral-Nemo-Base-2407, huấn luyện chung tay bởi Mistral AI và NVIDIA.
Mistral-Nemo-Instruct-2407 là phiên bản được tinh chỉnh hướng dẫn (instruct) của Mistral-Nemo-Base-2407, được phát triển bởi Mistral AI và NVIDIA. Mô hình vượt trội hẳn so với các mô hình cùng hoặc nhỏ kích thước khác nhờ kiến trúc transformer tối ưu và quy trình huấn luyện hiệu quả.
✨ Điểm nổi bật
- Giấy phép Apache 2.0: Sử dụng tự do cho cả mục đích thương mại và nghiên cứu.
- Cửa sổ ngữ cảnh 128k: Xử lý văn bản dài một cách hiệu quả.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Bao gồm tiếng Anh, Pháp, Đức, Tây Ban Nha, Ý, Bồ Đào Nha, Nga, Trung và Nhật.
- Kiến trúc transformer tối ưu: 40 tầng, 32 đầu chú ý, sử dụng GQA và Rotary Embedding (theta = 1M).
- Điểm số cao trên bài kiểm tra: HellaSwag 83.5%, MMLU 68.0%, TriviaQA 73.8%.
- Hỗ trợ gọi hàm (function calling): Tích hợp sẵn để xây dựng ứng dụng AI thông minh.
- Tương thích đa khung: Dùng với mistral_inference, transformers hoặc NeMo.
💡 Vì sao đáng chú ý
Mistral-Nemo-Instruct-2407 không chỉ là một mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ mà còn là lựa chọn linh hoạt nhờ hỗ trợ nhiều khung công cụ và ngôn ngữ lập trình khác nhau. Với hiệu suất xuất sắc trên cả bài kiểm tra ngôn ngữ tự nhiên lẫn đa ngôn ngữ, đây là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu hiểu biết sâu rộng và xử lý ngữ cảnh dài. Đặc biệt, khả năng gọi hàm và hỗ trợ đa ngôn ngữ mở rộng tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống AI đa phương thức và đa khu vực.
#MistralAI #MistralNemo #OpenSource #LLM #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic se...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Model Information The Meta Llama 3.1 collection of multilingual large language models (LLMs) is a collection of pretrained and instruction tuned generative models in 8B, 70B and 405B sizes (text in/text out). The Llama 3.1 instruction tuned text onl...
LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customization — self-host on your infrastructure. Homepage Docs GitHub Research API Playground Discord LTX License LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customiz...
Model Card for Mixtral-8x7B Tokenization with mistral-common py from mistralcommon.tokens.tokenizers.mistral import MistralTokenizer from mistralcommon.protocol.instruct.messages import UserMessage from mistralcommon.protocol.instruct.request import...
Model Card for Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 Building upon Mistral Small 3 (2501), Mistral Small 3.1 (2503) adds state-of-the-art vision understanding and enhances long context capabilities up to 128k tokens without compromising text performan...
Voxtral Mini 4B Realtime 2602 Voxtral Mini 4B Realtime 2602 is a multilingual, realtime speech-transcription model and among the first open-source solutions to achieve accuracy comparable to offline systems with a delay of = 3600 / 0.8 = 45000. In t...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...