
先进的语言生成工具,具备优化推理和多任务处理能力
Ghost 7B Alpha源自Mistral 7B的微调,涵盖70亿参数,专注于改进推理能力、多任务处理和工具集成。模型主要优化英语和越南语,可用于虚拟助手、代码生成、翻译及问答系统等应用。作为一个高效且经济的开放模型,它提供多种分发选项以适应多样化需求。
Ghost 7B Alpha 是一个大型语言模型,拥有 70 亿个参数,从 Mistral 7B 模型进行微调开发而成。其主要目标是优化推理能力、多任务知识以及工具使用支持。Ghost 7B Alpha 在英语和越南语这两种语言上表现出色,并经过精心训练和优化。
总体来说,Ghost 7B Alpha 非常适合作为预训练模型,用户可以在此基础上继续开发所需的任务,包括虚拟助手、编码、翻译、解答问题、创建文档等功能。这个开源模型效率高、速度快且成本低廉。
我们提供多种分发版本,以便用户根据需求选择最佳访问选项。在选择分发版本时,请确保了解所需版本及其对操作的具体帮助。
| 版本 | 模型卡 |
|---|---|
| BF16 | 🤗 HuggingFace |
| GGUF | 🤗 HuggingFace |
| AWQ | 🤗 HuggingFace |
标准分发版本用于评估,发现其在文本生成质量上表现最佳。
GGUF 是由 llama.cpp 团队于 2023 年 8 月 21 日推出的新格式,取代了不再受支持的 GGML。
AWQ 算法适用于 4 位量化,实现推理速度加倍。
Ghost 7B Alpha 支持的角色包括:system、plugins、user、assistant、execute、response。
可以查看实际代码这里。
在标准情况下,不使用功能工具时,角色顺序为 system、user 和 assistant,以此类推。
重复 (2) 和 (3) 在整个对话过程中。
在使用工具的情况下,角色顺序为:
(1) system
(2) plugins
(3) user
A. 当模型发现不适合使用工具时:
B. 当模型选择使用工具时:
重复 (3) 和 (A) 或 (B) 在整个对话过程中。
这里是一些通过 Ghost 7B Alpha 进行的实际展示示例,包括解决问题的能力(如:日程安排、动物辨识、伦理决策等)以及一些代码实现示例(如:Node.js 应用程序部署、图像分类神经网络构建等)。
本节展示了对名言态度的响应,以了解模型的回答是否自然流畅。


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