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Mistral-Nemo-Base-2407

Mistral-Nemo-Base-2407

Mistral和NVIDIA联合开发的多语言大模型支持128k超长上下文

Mistral-Nemo-Base-2407是Mistral AI与NVIDIA合作推出的开源语言模型，采用12B参数规模和128k上下文窗口设计。模型支持英语、法语等8种语言，并在MMLU等多项基准测试中表现出色。基于40层transformer架构，可作为Mistral 7B的升级替代方案。该项目以Apache 2许可证发布，支持多语言及代码生成场景。

开源项目深度学习模型GithubMistral-Nemo-Base-2407机器学习大语言模型Huggingface多语言支持
访问官网GitHubHugging Face文档

项目概述

Mistral-Nemo-Base-2407是一个由Mistral AI与NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM)。这是一个拥有120亿参数的预训练生成式文本模型，其性能显著优于同等规模或更小规模的现有模型。该模型采用Apache 2许可证发布，支持多语言处理能力。

核心特点

  • 提供预训练版本和指令版本
  • 拥有128k的上下文窗口，可以处理更长的文本输入
  • 在多语言和代码数据上进行了大量训练
  • 可以作为Mistral 7B的直接替代品使用
  • 开源协议采用Apache 2许可证

技术架构

模型采用Transformer架构，具体配置包括：

  • 40层网络结构
  • 5,120维度的模型宽度
  • 128维度的注意力头
  • 14,436维度的隐藏层
  • 使用SwiGLU激活函数
  • 32个注意力头
  • 8个KV头(采用GQA技术)
  • 词表大小约为128k
  • 采用百万级旋转位置编码

性能表现

在主流基准测试中表现优异：

  • HellaSwag零样本测试达到83.5%
  • Winogrande零样本测试达到76.8%
  • MMLU五样本测试达到68.0%
  • TriviaQA五样本测试达到73.8%

在多语言能力方面，模型支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、俄语、中文和日语等多种语言。各语言在MMLU测试中的得分都保持在59%-65%之间，展现了优秀的多语言处理能力。

使用方式

该模型支持三种主要框架使用：

  • mistral_inference
  • Hugging Face transformers
  • NVIDIA NeMo

使用transformers框架时，建议将温度参数设置为0.3以获得更好的生成效果。模型的部署和使用都相对简单直观，开发者可以根据具体需求选择合适的框架进行集成。

使用须知

需要注意的是，Mistral-Nemo-Base-2407是一个基础预训练模型，并未内置内容审核机制。在实际应用中需要开发者自行添加相应的安全管控措施。

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