例如,它在Hugging Face开放LLM排行榜上得分最高,同时在Databricks Model Gauntlet上也取得了最高分。其编程能力甚至超越了专门的代码生成模型如CodeLLaMA-70B。 DBRX的构建涉及了大量的科学、数据集研究和扩展实验。它使用了Databricks的全套工具,包括Apache Spark™、Unity Catalog和MLflow,这些工具在数据管理、模型训练...
DBRX is Databricks’ newest Large Language Model (LLM) is open source and designed to bring advanced AI capabilities to businesses across multiple industries. This model stands out for its powerful architecture, efficiency, and user-friendly design, making sophisticated AI accessible and adaptable for...
DBRX Instruct这两个综合基准测试上得分都是最高的。其中，在Hugging Face开源LLM排行榜中得分74.5%，第二名是Mixtral Instruct，得分72.7%。在Databricks的模型测试套件中得分66.8%，第二名依旧是Mixtral Instruct得分60.7%。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...
综合基准测试方面,DBRX团队在两个综合基准测试上评估了DBRX Instruct等。一是Hugging Face开源LLM排行榜,评估的任务包括ARC-Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA、WinoGrande、GSM8k的平均分。二是Databricks模型测试套件,涵盖6个类别的30多项任务套件:世界知识、常识推理、语言理解、阅读理解、符号问题解决和编程。 DB...
DBRX Instruct这两个综合基准测试上得分都是最高的。其中,在Hugging Face开源LLM排行榜中得分74.5%,第二名是Mixtral Instruct,得分72.7%。在Databricks的模型测试套件中得分66.8%,第二名依旧是Mixtral Instruct得分60.7%。 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...
DBRX Instruct这两个综合基准测试上得分都是最高的。其中,在Hugging Face开源LLM排行榜中得分74.5%,第二名是Mixtral Instruct,得分72.7%。在Databricks的模型测试套件中得分66.8%,第二名依旧是Mixtral Instruct得分60.7%。 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...
Databricks推出了DBRX,这是一款新的开放式、通用的大型语言模型(LLM),声称能够胜过GPT-3.5并与Gemini 1.0 Pro相媲美。值得注意的是,DBRX采用了精细的专家混合(MoE)架构,据说在训练过程中比传统的密集模型更具计算效率。这种... 内容导读 Databricks推出了DBRX,这是一款新的开放式、通用的大型语言模型(LLM),声称能...
Mosaic AI Model服务通过Foundation Model APIs与DBRX相连,使企业能够从服务端点访问和查询LLMs。这一功能为企业提供了更强大的定制能力和灵活性。 Foundation Model APIs提供两种定价模式:按Tokens付费和分配的吞吐量。 按Tokens付费的定价是基于并发请求,而吞吐量则是按每小时每个GPU实例计费。
Mosaic AI Model服务通过Foundation Model APIs与DBRX相连,使企业能够从服务端点访问和查询LLMs。这一功能为企业提供了更强大的定制能力和灵活性。 Foundation Model APIs提供两种定价模式:按Tokens付费和分配的吞吐量。 按Tokens付费的定价是基于并发请求,而吞吐量则是按每小时每个GPU实例计费。
在推理阶段,DBRX再次体现了MoE架构的优势。借助NVIDIA TensorRT-LLM和优化后的服务基础设施,DBRX在推理速度上展现出惊人的优势,其吞吐量比同等规模的非MoE模型高出2-3倍。 这意味着,即使在模型质量不断提升的同时,DBRX依然保持了较高的推理效率,打破了传统意义上大模型与推理效率之间的固有矛盾。