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。
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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