Mistral-7B-v0.3

项目介绍：Mistral-7B-v0.3

Mistral-7B-v0.3是一个大规模语言模型（LLM），基于Mistral-7B-v0.2版本进行扩展和优化。它在原有模型的基础上，增加了词汇量，使其达到了32768个词汇，以便更好地处理和理解复杂的语言任务。

安装

用户可以通过GitHub上的mistral-inference工具包，轻松安装和使用Mistral-7B-v0.3。用户只需在命令行中运行以下命令即可完成安装：

pip install mistral_inference

模型下载

用户可以利用以下Python代码，将Mistral-7B-v0.3模型下载到本地：

from huggingface_hub import snapshot_download
from pathlib import Path

mistral_models_path = Path.home().joinpath('mistral_models', '7B-v0.3')
mistral_models_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

snapshot_download(repo_id="mistralai/Mistral-7B-v0.3", allow_patterns=["params.json", "consolidated.safetensors", "tokenizer.model.v3"], local_dir=mistral_models_path)

演示

安装完成后，用户可以通过命令行使用 mistral-demo 来运行模型示例：

mistral-demo $HOME/mistral_models/7B-v0.3

这将会产生一些示例输出，展示模型的文本生成能力：

这是紧急广播系统的测试。仅仅是一个测试。
如果这是一个真实的紧急情况，您将被告知如何操作。
这是一个测试
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这是新博客软件的另一次测试。我不确定是否要保留它。
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第三个测试，Mistral AI在测试方面表现很棒。🙂
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使用transformers生成文本

用户也可以通过Hugging Face的transformers库来生成文本。以下是一个简单的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "mistralai/Mistral-7B-v0.3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
inputs = tokenizer("Hello my name is", return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

限制

Mistral-7B-v0.3演示了基础模型可以通过快速微调，实现不错的性能表现。然而，目前该模型缺乏内容审核机制。项目团队希望能够与社区合作，探索如何让模型更好地遵守内容管理的规范，以便在需要严格管理输出的环境中安全部署。

背后的团队

Mistral AI团队由来自多个领域的专家组成，包括Albert Jiang、Alexandre Sablayrolles、Alexis Tacnet等。他们共同努力，推动Mistral项目的发展和技术创新。