此次,官方详细公布了Mistral-7B×8-MoE在各个评测数据集上的评测效果。结果如下: 从这个角度看,Mistral-7B×8-MoE与GPT-3.5、LLaMA2-70B是一个水平的。 Mistral-7B×8-MoE和LLaMA系列更加详细的对比: 可以看到,Mistral-7B×8-MoE模型在各方面的指标都很不错,几乎与LLaMA2-70B在一个水平,但是由于每次只有120...
在比较中,Mixtral 8x7B在几乎所有评测任务上都与或超过了Llama 2 70B和GPT-3.5的表现。 特别是在数学和代码生成任务上,Mixtral 8x7B表现显著优于Llama 2 70B。 在多语言基准测试中,Mixtral 8x7B在处理法语、德语、西班牙语和意大利语时表现出色,超过了Llama 2 70B。 这些结果显示了Mixtral 8x7B在多样化任务上...
Mistral AI发布的首个开源MoE大模型Mixtral 8x7B在性能方面表现出色,其结构和参数设置显著地展现了其高效和先进的设计。该模型采用7B参数x8个专家的组合,每处理一个token时选择两个最相关的专家,这种方法提高了处理速度和准确性。 Mixtral 8x7B采用了与GPT-4相似但更“精简”的架构: 专家总数为8个,相比GPT-4的1...
近日Mistral - 7B模型在HuggingFace Hub上受到了业界的广泛关注:凭借着出色的算法设计和模型模型结构,就以7B的参数量在各种的测试集上效果都优于Llama2 - 13B。 同时,Mistral - 7B基于非常宽松的Apache2.0协议开源,免费,允许商业使用、修改和分发,相较于Llama2 更加友好。 今天我们就来看看Mistral - 7B是怎么实现...
mistral和llama2效果对比 mistral8*7B: mistral7*8B模型结构 MixtralMixtral 8x7B 采用稀疏专家混合网络的模型,其由32层的decoder layer组成,对于每个token,attention部分共享参数,前馈块在 8 组不同的参数组中进行选择。对于每一层的每个 Token,一个路由网络会挑选两组“专家”处理 Token,并将它们的输出结果进行...
这次开源的 Mistral 7B v0.2 Base Model ,是 Mistral-7B-Instruct-v0.2 背后的原始预训练模型,后者属于该公司的「Mistral Tiny」系列。 此次更新主要包括三个方面: 将8K 上下文提到了 32K; Rope Theta = 1e6; 取消滑动窗口。 下载链接:https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-2/mistral-7B-v0.2.tar...
32K上下文,Mistral 7B v0.2 基模型突然开源了 Mistral AI 的模型又更新了。这次开源一如既往地「突然」,是在一个叫做 Cerebral Valley 的黑客松活动上公布的。这次开源的 Mistral 7B v0.2 Base Model ,是 Mist...
而这也是总参数量如果你算,它并不是7*8 56B,而只有48个B左右的原因,因为在MOE这一层上,8个model是share的 我为什么说Mistral 7B*8 它是今年的SOT呢,实际上,现在开源社区比较乱套,成天勾心斗角,今天这个模型被弹劾,后天那个模型被炒... 我写这文章的时候它已经不是第一了,还不如通益千问的72B ...
成立不到一年的法国AI初创公司Mistral,开源的大模型8*7B moe,直接将开源模型能力提升至GPT-3.5的水平(Kaggle 比赛的科学问题上测试了 mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.0。其零样本准确率看起来与 Llama 70B 衍生模型和 GPT3.5 差不多或者稍好一些。)。Mistral小团队规模,相对于谷歌Gemini 1000多人的团队,是...
这次开源的 Mistral 7B v0.2 Base Model ,是 Mistral-7B-Instruct-v0.2 背后的原始预训练模型,后者属于该公司的「Mistral Tiny」系列。 此次更新主要包括三个方面: 将8K 上下文提到了 32K; Rope Theta = 1e6; 取消滑动窗口。 下载链接:https://models.mistralcdn.com/mistral-7b-v0-2/mistral-7B-v0.2.tar...