Mistral-Nemo-Base-2407

Modelo de lenguaje grande de 12B parámetros

Producto ComúnProgramaciónModelo de lenguaje grandeGeneración de texto

Mistral-Nemo-Base-2407 es un modelo de lenguaje grande de 12B parámetros preentrenado para la generación de texto, desarrollado conjuntamente por Mistral AI y NVIDIA. Entrenado con datos multilingües y de código, supera significativamente a modelos existentes de tamaño similar o inferior. Sus principales características incluyen: licencia Apache 2.0, disponibilidad de versiones preentrenada e instructiva, ventana de contexto de 128k, soporte para múltiples lenguajes y datos de código, y sirve como alternativa a Mistral 7B. Su arquitectura comprende 40 capas, 5120 dimensiones, 128 dimensiones de cabezales, 14364 dimensiones ocultas, 32 cabezales, 8 cabezales kv (GQA), un vocabulario de aproximadamente 128k y embeddings rotacionales (theta=1M). El modelo ha demostrado un excelente rendimiento en varias pruebas de referencia, como HellaSwag, Winogrande y OpenBookQA.

Generación de texto compatible con múltiples lenguajes y datos de código
Entrenamiento con ventana de contexto de 128k
mejorando la comprensión y generación de texto
Versiones preentrenada e instructiva para satisfacer diversas necesidades de aplicación
Licencia Apache 2.0 para un uso flexible
Arquitectura del modelo que incluye 40 capas
5120 dimensiones y 128 dimensiones de cabezales
optimizando el rendimiento del modelo
Excelente rendimiento en múltiples pruebas de referencia
como HellaSwag

El modelo Mistral-Nemo-Base-2407 es ideal para desarrolladores e investigadores que necesitan generar texto de alta calidad. Su capacidad de entrenamiento con datos multilingües y de código le proporciona ventajas en la generación de texto multilingüe y código. Además
sus versiones preentrenada e instructiva le otorgan una amplia aplicabilidad en tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Generación de texto multilingüe de alta calidad
como artículos de noticias y entradas de blog
En el ámbito de la programación
ayuda en la generación de código o documentación
En el ámbito educativo

1. Instalar mistral_inference: Se recomienda usar mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407 con mistral-inference.
2. Descargar el modelo: Utilizar la función snapshot_download de Hugging Face Hub para descargar los archivos del modelo.
3. Instalar transformers: Si necesita usar Hugging Face transformers para generar texto
deberá instalar transformers desde el código fuente.
4. Usar el modelo: Cargar el modelo y el tokenizador mediante AutoModelForCausalLM y AutoTokenizer

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Mistral-Nemo-Base-2407 Alternativas

Mistral-Nemo-Base-2407 — Modelo de lenguaje grande de 12B parámetros

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