DBRX Instruct还拥有利用额外信息处理复杂任务的能力。在RAG任务中，DBRX Instruct 结合了从维基百科检索的信息，在Natural Questions和HotPotQA基准测试中展现了与Mixtral Instruct和LLaMA2-70B Chat等开放模型以及GPT-3.5 Turbo相当的竞争力。普遍而言，MoE模型在推理方面比其总参数数量所推测得更快。因为它们对每个输...
根据Databrick在Hugging face上传的模型来看，DBRX总参数量为1320亿，其中在处理任何输入时有360亿参数处于激活状态。同时，DBRX已经在1.2万亿个文本和代码数据tokens上进行了预训练。虽然参数量远不及Grok-1那3000多亿的参数，但是放在开源模型这个圈子里依然是大哥大级别。Databricks在Hugging face上这样写到，“相较...
综合来看，DBRX 的性能优于 Grok-1，后者是这些基准测试中排名第二的模型，尽管 Grok-1 的参数数量是 DBRX 的 2.4 倍。在 HumanEval 上，DBRX Instruct 甚至超越了 CodeLLaMA-70B Instruct（一种专门为编程而构建的模型），尽管 DBRX Instruct 是为通用用途而设计、而不是专为编程构建（据 Meta 在 CodeLL...
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...
这是迄今为止最强大的开源大语言模型,超越了 Llama 2、Mistral 和马斯克刚刚开源的 Grok-1。 本周三,大数据人工智能公司 Databricks 开源了通用大模型 DBRX,这是一款拥有 1320 亿参数的混合专家模型(MoE)。 DBRX 的基础(DBRX Base)和微调(DBRX Instruct)版本已经在GitHub和 Hugging Face 上发布,可用于研究和商业...
DBRX是Mosaic AI研发的一款新的开放式的通用LLM。在众多标准基准测试中,DBRX为开放式LLM树立了新的技术标准。它不仅为开放社区和自行构建LLM的企业提供了以往只有封闭模型API才能提供的功能,并且在Databricks团队(后面简称“团队”)的测试中,它的性能超越了GPT-3.5,并且能与Gemini 1.0 Pro媲美。DBRX在编程方面尤为出...
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...
近日，超级独角兽Databricks重磅推出1320亿参数的开源模型——DBRX，超越了Llama 2（Meta）、Mixtral和Grok-1（注：马斯克旗下AI初创公司xAI研发的大模型）。据了解，DBRX采用了细粒度MoE架构，推理速度比LLaMA 2-70B快了2倍。最重要的是，训练成本只用了1000万美元和3100块H100，成本直降50%。Databricks就在2个月...
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 ...
高效预训练策略:DBRX模型在12万亿Token的文本和代码上进行预训练,支持的最大上下文长度为32K。 性能评测 在多个基准测试中,DBRX模型表现出色,超越了当前开源模型的SOTA(State of the Art)水平,甚至在某些方面超越了闭源的大模型如ChatGPT和Llama。尤其在语言理解、编程和数学方面的任务,DBRX模型展现了其强大的处理能...