Mistral-7B×8-MoE模型在多个评测基准上都超过了LLaMA2 70B模型,但是它的推理速度比LLaMA2-70B快6倍。因此是一个性能与速度兼备的大模型。根据官方的介绍,Mistral-7B×8-MoE实际的参数为450亿,但是每次运行只会利用其中120亿参数(单个模型在56.5亿,但是可能有共享参数,每个token会被2个模型处理)。因此,这个模型的...
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...
这也导致目前很多开源大模型都已不再对标 Llama 2,而是将 Mistral AI 旗下的各系列模型作为直接竞争对手。 而Mistral 7B v0.2 Base Model 对应的指令调优版本 Mistral-7B-Instruct-v0.2 在 2023 年 12 月就已开放测试,据官方博客介绍,该模型仅适用于英语,在 MT-Bench 上能够获得 7.6 分的成绩,逊于 GPT-3.5。
【128k上下文的Mistral-7b开源大预言模型,在长序列基准上表现出色,128K长度文本的困惑度只有2.19,与原始Mistral-7B模型比较,在短文本任务上性能下降很小,由Nous公司与LAION合作训练得到,采用Apache 2.0开源协议】《NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k · Hugging Face》 O网页链接 #机器学习# û收藏 20 3 ...
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 ...
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...
专家数量:8 顶部K专家:2 性能: 在多个基准测试中超越或匹配Llama 2 70B和GPT-3.5。 在数学、代码生成和多语言理解方面显示出优越的能力。 包括一个为指令优化的版本,Mixtral 8x7B – Instruct,在人类评估基准测试中超越了其他多个模型。 效率: 在小批量大小时具有更快的推理速度。
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 ...
本次Mistral发布的8×7B大模型部署起来比较容易,我们可以把每个专家网络部署在不同的节点上。但有些MoE模型在生产环境部署起来就没那么方便了。 MoE模型究竟可以有多大?这里举一个例子,在一项叫做“Switch Transformers”的研究中,作者发布了一个拥有2048个专家的MoE模型,其参数规模达到惊人的1.6 trillion。虽然MoE模型...