小小杯（Mistral-tiny），对应模型是Mistral 7B Instruct；小杯（Mistral-small），对应模型是这次发布的Mixtral 8×7B；中杯（Mistral-medium），对应的模型尚未公布，但官方透露其在MT-Bench上的得分为8.6分。有网友直接把GPT-4拉过来对比了一下。可以看到，中杯模型在WinoGrande（常识推理基准）上的得分超过了GPT...
Dylan 和 Gerald 认为,OpenAI 之所以不公开 GPT-4 的架构,并不是出于所谓 AI Safety 的考虑,而是因为这个架构很容易被复制;被称为“天才黑客”的 George Hotz 也表达过类似观点,不过,George 认为 GPT-4 由 8 个专家模型的 MoE 构成,每个专家模型的参数量约为 1100 个。 两位作者预计,Google、Meta、Anthropic...
AlpacaEval上，也排到第15。目前这个新的MoE模型连个正式名字都还没有，社区一般称呼它为Mistral-7Bx8 MoE。但在大家期待的期待中，新MoE模型对比单体Mistral-7B的提升幅度，就应该像GPT-4对比GPT-3.5那样。但是注意了，有人提醒大家MoE对于本地运行来说不是太友好，因为更占内存 但更适合部署在云端，跨设备专家...
GPT4就是MoE架构。大模型的参数越大，效果越好，但是推理速度就会越慢，耗费GPU资源就越大，计算成本成...
架构:1.8兆(万亿)(1800B)参数,120层深,混合专家模型(16个110B大的小模型,每次选两个)(gpt3.5是1750亿参数)(更多的experts理论上效果更好但工程难度更高(内存带宽要求高),更难收敛)采用MoE是对推理成本的节省上的考量 数据:13兆(T)数据(llama和palm是1.4T),文本2个Epoch训练,代码数据4个Epoch,Batch批量大小...
- OpenMoE模型基于「ST-MoE」，但采用了decoder-only架构。其它设计 - 采用umT5 tokenizer - 使用RoPE技术 - 采用SwiGLU激活函数 - 设定2000 token的上下文长度 BigBench评估 团队在BigBench-Lite上进行了少样本测试，其中包括与BIG-G、BIG-G-Sparse以及GPT-3的对比。通过计算每个词元激活的参数数量和训练词元的...
最新国产开源MoE大模型，刚刚亮相就火了。DeepSeek-V2性能达GPT-4级别，但开源、可免费商用、API价格仅为GPT-4-Turbo的百分之一。因此一经发布，立马引发不小讨论。从公布的性能指标来看，DeepSeek-V2的中文综合能力超越一众开源模型，并和GPT-4-Turbo、文心4.0等闭源模型同处第一梯队。英文综合能力也和LLaMA3-...
看来 GPT-4 采用混合模型还是有点根据的，MoE 确实能够从指令调优中获得更大的收益：方法概述 研究者在 FLAN-MOE （是一组经过指令微调的稀疏混合专家模型）模型中使用了稀疏激活 MoE（Mixture-of-Experts）。此外，他们还用 MoE 层替换了其他 Transformer 层的前馈组件。每个 MoE 层可理解为一个「专家」，然后，...
我早就听到了稍微可信的传言，说GPT-4将是MoE，但从未得到证实。MoE和大约1万亿个参数不会让我感到惊讶，这听起来极为合理。还有网友进行深度分析：老实说，我预计这将是人工智能架构的下一阶段。我们已经看到特定任务模型在任务中的表现比一般模型好得多。因此，将许多特定任务模型组合在一起将是下一个合乎逻辑的...
后来网友爆出 OpenAI 采用 MOE 重新设计了构架,导致性能受到影响,但是官方一直没有明确答复。 最近一段时间,很多 OpenAI 的用户反应,GPT-4 变傻了! 大家普遍认为 GPT-4 从 5 月份开始,生成内容的速度变快了,但是内容的质量下降很严重。 甚至有 OpenAI 论坛中的用户把自己生成的内容贴了出来,说对比 2 个月前...