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120亿参数在工作,这意味着它的成本要远低于LLaMA2 70B,官方的说法是推理速度比LLaMA2 ...
Mistral 7B 并非 Mistral AI 开发的唯一一款模型,他们还开发了 Mixtral 8x7B,其能够与 Llama 2 70B 等大型 LLM 竞争。除了使用 GQA 和 SWA 这些技术之外,该模型版本还使用了第三个技术概念,即Sparse Mixture of Experts(SMoEs)。模型每次推理处理每个 token 时,仅激活可用的 8 个专家模型中的 2 个来减少推...
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。
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...
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...
CMU权威对比Gemini,GPT-3和Mistral8×7B!GPT-3.5依旧拿捏Gemini,开源模型差距依然不小 新智元报道 编辑:山令 alan 【新智元导读】谷歌发布Gemini以后,一直宣称Gemini Pro要优于GPT-3.5,而CMU的研究人员通过自己实测,给大家来了一个客观中立第三方的对比。结果却是GPT-3.5几乎还是全面优于Gemini Pro,不过双方差距不大...
https://open.spotify.com/episode/2H7gV2CgfzS7jXK4Mx8v9j Mistral AI 由来自 DeepMind 和 Meta 的三位青年科学家建立,是欧洲最强模型团队;团队不仅在多模态、RAG 方向上有着丰富经验,公司成立不久后就成功推出了目前市场上最强的小模型,用 7B 模型越级达到了大部分模型 20B 左右的水平 ...