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Mistral-7B是由MistralAI开源的一个73亿参数规模的大语言模型，最早在2023年9月底开源。因为其良好的性能和友好的开源协议被很多人使用。今天，这个模型升级到来v0.2版本Mistral-7B-v0.2。基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的模型 Mistral-7B-Instruct-v0.2在2023年11月11日公布，而这个基座模型则是在2023年3月24日开源。
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Mistral-7B-v0.2是MistralAI最新开源的70亿参数基座大语言模型，是此前Mistral-7B-v0.1的升级版本。
Mistral-7B-v0.2直接在Mistral Hackthon开源，并提供下载链接，并没有在官方做任何宣传和比较，但是开源了继续基于Mistral-7B-v0.2预训练或者微调的代码以及数据集样式，具体参考：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/mistral-7B-v0_2
除了这个预训练结果外，目前官方没有其它介绍。
在2023年9月27日，MistralAI宣布以Apache2.0开源协议开源Mistral 7B。当时，Mistral 7B已经在多项开源测试的表现中超过了Llama1 34B和Llama2 13B。并且代码能力也很强，支持欧洲多国语言，进而受到了广泛的关注。同时发布的还有基于Mistral 7B微调的Mistral 7B Instruct-v0.1版本。具体信息参考： https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/Mistral-7B
Mistral-7B-v0.2依然是以Apache2.0协议开源，自由使用。其下载链接、微调代码参考-7B-Instruct-v0.2模型信息卡：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/Mistral-7B-Instruct-v0_2
相比较Mistral-7B-v0.1的主要改进如下：
第一个变动很容易理解，这意味着Mistral-7B-v0.2支持更长的上下文输入，最高达到8K。
而第二个参数可能很多人不知道。Rope Theta是一个在大语言模型训练过程中使用的参数，用于优化大型语言模型训练的算法，它可以帮助解决梯度爆炸和梯度消失的问题。Rope Theta限制梯度值在一个合理范围内，避免出现极大或极小的梯度值。从这个角度看，Mistral-7B-Instruct-v0.2调高了Rope Theta，模型能力更强，但是训练过程就不那么稳定了。
第三个是取消了滑动窗口，这意味着此前Mistral-7B-v0.1在训练过程中使用了滑动窗口，即将输入序列切分成小的chunks训练。取消的话一般会让模型对长上下文有更好的表现，但是训练过程一般会变慢，要消耗更多的训练资源。
从上述描述看，Mistral-7B-v0.2的提升应该是不大，但是对于已经应用的人来说，这些提升无疑是有价值的。在某些方面可能会有令人期待的表现（例如支持更长的输入）。官方也有一个图来对Mistral-7B-Instruct-v0.2与其它模型的区别：
在去年九月份的时候，这对比如下：
从MMLU和Knowledge的纵轴看，有一点提升~
Mistral-7B-v0.2版本下载地址等详情：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/mistral-7B-v0_2
Mistral-7B-Instruct-v0.2版本下载地址等详情：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/Mistral-7B-Instruct-v0_2
