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...
在 HumanEval 上的评估结果高于其他开源模型，DBRX Instruct 表现为 70.1%，Grok-1 为 63.2%、 Mixtral Instruct 为 54.8%、性能最好的 LLaMA2-70B 变体为 32.2%。在 GSM8k 基准上，DBRX Instruct 表现为 66.9%，Grok-1 为 62.9%、 Mixtral Instruct 为 61.1%、性能最好的 LLaMA2-70B 变体为 5...
在HumanEval 上的评估结果高于其他开源模型,DBRX Instruct 表现为 70.1%,Grok-1 为 63.2%、 Mixtral Instruct 为 54.8%、性能最好的 LLaMA2-70B 变体为 32.2%。 在GSM8k 基准上,DBRX Instruct 表现为 66.9%,Grok-1 为 62.9%、 Mixtral Instruct 为 61.1%、性能最好的 LLaMA2-70B 变体为 54.1%。 综合...
cn/AI-ModelScope/dbrx-instruct.git 推理硬件与推理框架 8*A800 SIMX 80G vllm(需要安装最新的版本或者从源码编译安装) 四卡推理,vllm 内存使用率设置0.9, max-len为全量(设置少点还可以少点内存) 4*70=280G显存 8*4090 24G vllm(需要安装最新的版本或者从源码编译安装) 无法部署服务,量化版本应该是...
表1. DBRX Instruct 和领先的开源模型比较。 DBRX 与闭源模型比较 表2 显示了 DBRX Instruct 和领先的闭源模型比较结果。DBRX Instruct 超越了 GPT-3.5(如 GPT-4 论文中所述),并且与 Gemini 1.0 Pro 和 Mistral Medium 具有相当...
从今天开始,企业可以在 Databricks 平台上使用 DBRX,在 RAG 系统中利用其长上下文能力,并根据其私有数据构建自定义 DBRX 模型。该模型可通过Databricks 的 GitHub 存储库和Hugging Face 平台(DBRX Base、DBRX Instruct)访问。您还可以在 Hugging Face Space 平台上试用 DBRX Instruct 模型。
DBRX Instruct 是在综合基准测试、编程和数学基准测试以及 MMLU 上的领先所有开源模型。它在标准基准测试上超越了所有经过Chat或Instruction微调的模型; 对于闭源模型,DBRX Instruct 超越了 GPT-3.5,并且与 Gemini 1.0 Pro 和 Mistral Medium 有竞争力 听众收益 ...
在GSM8k数学问题解决测试中,DBRX Instruct同样取得了最优成绩66.9%,超过了Grok-1、Mixtral Instruct以及其他LLaMA2-70B变体。 值得注意的是,尽管Grok-1的参数数量是DBRX Instruct的2.4倍,但在上述编程和数学任务上,DBRX Instruct仍能保持领先地位。 甚至在针对编程任务专门设计的CodeLLaMA-70B Instruct模型之上,DBRX...
从这个对比结果看,DBRX Instruct在各项评测上结果都很优秀,表现超过了其它MoE大模型。此前,开源的Mixtral-8×7B-MoE在各个应用领域好评如潮,因此,DBRX值得期待。不过需要注意的是,DBRX至少需要320GB显存才能进行推理。而Mixtral-8×7B-MoE是95GB即可运行。硬件成本差距较大!
表2. DBRX Instruct和领先的闭合模型的质量。除了Inflection Corrected MTBench(我们在模型端点上自己测量...