Chinese-Mixtral-8x7B
增强中文编解码能力的开源大模型
Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练，提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码，支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越，同时在英文方面也表现不俗，适用于各种中文自然语言处理应用场景。
Chinese-Mixtral-8x7B 项目介绍
项目概述
Chinese-Mixtral-8x7B 是一个专注于中文自然语言处理的项目。该项目在 Mistral 发布的 Mixtral-8x7B 模型基础上，进行中文扩词表的增量预训练，旨在提升中文语境下的编解码效率和模型性能。项目的开源内容包括中文 Mixtral-8x7B 扩词表大模型及其增量预训练代码。
项目新闻
- 2024年2月9日：发布基于 Chinese-Mixtral-8x7B 指令微调的模型“活字 3.0”，并开源指令微调代码。
- 2024年1月18日：发布 Chinese-Mixtral-8x7B 基座模型，开源增量预训练代码。
模型特点
- 中文扩词表：在原有的 Mixtral 模型基础上增加了中文词汇，显著提升了模型处理中文文本的能力。
- 增量预训练：利用大规模开源中文语料对模型进行增量预训练，提高生成和理解中文的能力。
- 模型开放性：项目开源，用户可根据需求自由下载和使用模型及代码。
模型下载及使用
Chinese-Mixtral-8x7B 提供多种下载选项：
- 完整模型：可以直接使用，适合需要即用的用户。
- 实验用 LoRA 权重：需要与原版 Mixtral-8x7B 进行合并，在特定实验中使用。
利用 Flash Attention 2 等技术，可加速模型推理，并支持 4bit 量化，节省算力开销。
性能评估
Chinese-Mixtral-8x7B 在多项评测中表现出色，尤其在英文水平测试中遥遥领先。具体评测包括中文的 C-Eval 和 CMMLU，以及英文的 MMLU 和 HellaSwag。与同类规模的模型相比，Chinese-Mixtral-8x7B 展现了不俗的综合能力和生成效果。
训练与微调
项目详细介绍了训练过程，包括词表扩充、增量预训练及环境准备等。利用 HuggingFace 的 QLoRA 方法优化训练过程，以保持高效的计算性能。
项目同时提供微调指导，帮助用户根据特定数据集调整模型，使其适应具体任务需求。
引用及参与
如果项目对您的研究有帮助，或者使用了项目中的代码，欢迎引用相关论文。此外，项目鼓励社区用户参与贡献，共同推动 Mixtral 模型在中文领域的发展。
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