最近,NLP 大牛、HuggingFace 联合创始人 Thomas Wolf 发了一条推特,内容很长,讲了一个“全球三大洲的人们公开合作,共同打造出一个新颖、高效且前沿的小型 AI 模型”的故事。 故事是这样开始的,在几个月前,巴黎的一个新团队发布了他们首个模型:Mistral 7B,这个模型体积小巧但性能强劲,在基准测试中的表现超过了所...
最近,NLP 大牛、HuggingFace 联合创始人 Thomas Wolf 发了一条推特,内容很长,讲了一个“全球三大洲的人们公开合作,共同打造出一个新颖、高效且前沿的小型 AI 模型”的故事。 故事是这样开始的,在几个月前,巴黎的一个新团队发布了他们首个模型:Mistral 7B,这个模型体积小巧但性能强劲,在基准测试中的表现超过了所...
不需要门控网络等附加模块,针对MoE优化训练框架了,也不需要自定义CUDA内核来快速推理,可以无缝集成到现有方法中,同时保持高效。 团队选择7B规模最强的单体大模型Mistral 7B作为底材,用新方法拼接起来,再超越原版以及MoE版。 同时,经过对齐的Instruct版本也超越对应的MoE Instruct版本。 将缝合进行到底 为什么是这种拼接方...
如下表1所示,将语言模型LLaMA-1-7B替换为Mistral-7B的性能提升了5.1个百分点。 此外,将视觉编码器从CLIP-ViT-H切换到SigLIP-SO400M在基准测试中提升了3.3个百分点,如下表2所示: 结论:对于固定参数,语言模型主干质量对最终VLM性能的影...
在相同参数量的情况下，使用更好的语言模型（如将Llama-7B替换为Mistral-7B），能够显著提升视觉大模型在下游任务上的性能。而升级视觉编码器带来的提升则较为有限，因此在需要权衡时最好的做法是优先选择更强的语言模型。当然这不意味着升级视觉编码器没有作用，在条件允许的情况下，选用更好的视觉编码器也能带来...
团队选择7B规模最强的单体大模型Mistral 7B作为底材,用新方法拼接起来,再超越原版以及MoE版。 同时,经过对齐的Instruct版本也超越对应的MoE Instruct版本。 将缝合进行到底 为什么是这种拼接方式,论文中介绍来自一种直觉。 从最简单的扩展方式开始,也就是把32层的基础大模型重复两次,变成64层。
地址:https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1 第十名:众神的使者:OpenHermes-2.5-Mistral-7B OpenHermes-2.5是由Teknium在Mistral-7B模型上微调的一个大模型。这位老兄此前在StabilityAI工作,后来创办了NousResearch公司。是个人开发者。 OpenHermes-2.5是基于Mistral-7B,采用Hermes 2数据集和10万条代码...
在相同参数量的情况下,使用更好的语言模型(如将Llama-7B替换为Mistral-7B),能够显著提升视觉大模型在下游任务上的性能。 而升级视觉编码器带来的提升则较为有限,因此在需要权衡时最好的做法是优先选择更强的语言模型。 当然这不意味着升级视觉编码器没有作用,在条件允许的情况下,选用更好的视觉编码器也能带来一定...
团队选择7B规模最强的单体大模型Mistral 7B作为底材,用新方法拼接起来,再超越原版以及MoE版。 同时,经过对齐的Instruct版本也超越对应的MoE Instruct版本。 将缝合进行到底 为什么是这种拼接方式,论文中介绍来自一种直觉。 从最简单的扩展方式开始,也就是把32层的基础大模型重复两次,变成64层。
在相同参数量的情况下,使用更好的语言模型(如将Llama-7B替换为Mistral-7B),能够显著提升视觉大模型在下游任务上的性能。 而升级视觉编码器带来的提升则较为有限,因此在需要权衡时最好的做法是优先选择更强的语言模型。 图片 当然这不意味着升级视觉编码器没有作用,在条件允许的情况下,选用更好的视觉编码器也能带...