使用场景

使用该模型进行文本生成，生成符合特定指令的文本内容

在多语言环境下进行机器翻译，提高翻译的准确性和流畅性

通过函数调用获取当前天气信息，应用于天气预报系统

产品特色

支持多语言和代码数据训练，适用于多语言环境

具有128k的上下文窗口，能够处理大量文本数据

模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维，提供强大的文本处理能力

在多种基准测试中表现出色，如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等

支持三种不同的框架：mistral_inference、transformers、NeMo

可以通过mistral-chat CLI命令与模型进行交互

支持函数调用，能够获取当前天气等信息

使用教程

1. 安装mistral_inference，确保环境支持与模型交互

2. 下载模型文件，包括params.json、consolidated.safetensors、tekken.json

3. 使用mistral-chat CLI命令与模型进行交互，输入指令获取响应

4. 通过transformers框架生成文本，利用pipeline函数调用模型

5. 调用函数获取当前天气信息，通过Tool和Function类实现

6. 根据需要调整模型参数，如温度（temperature），以优化生成结果

7. 参考模型卡（model card）了解更多模型细节和使用限制