而在编程和数学方面，DBRX Instruct与其他开源模型相比，它在HumanEval和GSM8k上得分更高。DBRX 在这些基准测试上超过了Grok-1，要知道Grok-1的参数量是 DBRX的2.4倍。在HumanEval上，DBRX Instruct甚至超过了专门为编程构建的CodeLLaMA-70B Instruct，虽然DBRX Instruct最初的设计目的是通用大模型。在衡量大语言...
DBRX 大模型,使用领先架构 DBRX 是一种基于 Transformer 的仅解码器大语言模型(LLM),使用细粒度的专家混合(MoE)架构,共有 1320 亿参数,其中 36B 个参数在任何输入上都处于激活状态。该模型是在 12T 文本和代码数据 token 上预训练而成,最大上下文长度高达 32k。 与Mixtral 和 Grok-1 等其他开源 MoE 模型相...
模型大小是132B,即1320亿参数;其中,36B是激活状态。MoE架构,类似多个子模型,实际使用的参数是子集。 pre-trained on 12T tokens of text and code data 预训练时,基于12T tokens;这个数据量非常庞大。包括文本和代码两类。 DBRX has 16 experts and chooses 4, while Mixtral and Grok-1 have 8 experts and...
参与了DBRX开源大模型决策的包括Jonathan Frankle、Naveen Rao、Ali Ghodsi（Databricks的CEO）以及Hanlin Tang。最近，Databricks这家超级独角兽公司推出了一个拥有1320亿参数的开源模型——DBRX。该模型采用细粒度MoE架构，并且每次输入仅需使用360亿参数，从而实现了更快的每秒token吞吐量。接下来，让我们深入了解一下DB...
混合专家模型（MoE）规模：DBRX是一个1320亿参数的MoE模型，拥有16个专家，每个给定的token激活4个专家...
DBRX模型简介 DBRX是一种基于Transformer架构的混合专家模型，总参数达到1320亿，其中每次推理只激活360亿参数。这种细粒度的MoE架构不仅大幅提高了模型的处理速度，还显著降低了训练成本。Databricks声称，使用这种架构，DBRX的推理速度比LLaMA 2-70B快了2倍，同时训练成本直接减半，仅需1000万美元和3072块NVIDIA H100 ...
DBRX的出现对现有的Grok和LLaMA等开源模型构成了直接挑战。在参数规模、性能表现和应用场景等方面,DBRX均展现出了强大的竞争力。随着DBRX的不断优化和完善,它有望在未来成为开源界的一颗璀璨明星,引领AI技术的新潮流。 推动AI技术的普及与发展DBRX的开源不仅有助于推动AI技术的普及和发展,还将为各行各业带来深远...
3月28日，著名数据和AI平台Databricks在官网正式开源大模型——DBRX。DBRX是一个专家混合模型（MoE）有1320亿参数，能生成文本/代码、数学推理等，有基础和微调两种模型。根据DBRX在MMLU、HumanEval和 GSM8K公布的测试数据显示，不仅性能超过了LLaMA2-70B和马斯克最近开源的Grok-1，推理效率比LLaMA2-70B快2倍，总...
DBRX是Databricks开源的一个transformer架构的大语言模型。包含1320亿参数,共16个专家网络组成,每次推理使用其中的4个专家网络,激活了360亿参数。 它与业界著名的混合专家网络模型对比结果如下: 可以看到,DBRX模型已经是业界混合专家模型中规模较大的一个了,而且与大家都不同的是它有16个专家网络,每次推理会使用其中...
IT之家3月31日消息,Databricks近日在推出了一款通用大语言模型DBRX,号称是“目前最强开源 AI”,据称在各种基准测试中都超越了“市面上所有的开源模型”。IT之家从官方新闻稿中得知,DBRX是一个基于Transformer的大语言模型,采用MoE(MixtureofExperts)架构,具备132