而网友实测发现,Mistral-medium的代码能力竟然完胜了GPT-4,而所花成本还不到三分之一。 最近,「小语言模型」忽然成为热点。 本周一,刚刚完成4.15亿美元融资的法国AI初创公司Mistral,发布了Mixtral 8x7B模型。 这个开源模型尽管尺寸不大,小到足以在一台内存100GB以上的电脑上运行,然而在某些基准测试中却能和GPT-3....
Mistral Large不仅具备了卓越的性能和庞大的模型规模,更是被视为直接对标OpenAI的GPT-4的实力之作。 Mistral Large 模型 开源的Mistral 7B语言模型,拥有73亿参数,堪称目前市场上既紧凑又强大的模型之一。在多个基准测试中,Mistral 7B不仅超越了Llama 2 13B和Llama 1 34B,而且在代码生成任务中接近CodeLlama 7B的性能,...
例如,在采用STE方法之后,Mistral-Instruct-7B的性能提高了46.7%,甚至超过了GPT-4。 持续学习与精炼 此外,微软的方法还允许通过一个简单但有效的经验重放策略,持续学习工具。这种能力不断整合新场景和信息,确保LLM能够更新并保持有效。 展望未来 随着LLMs在我们日常技术中的应用日益深入,解决它们的局限性至关重要。
虽然Mistral-8x7B-MoE的具体性能数据尚未全面公开，但初步的社区评测显示，它在多个任务上的表现超越了前身Mistral-7B，甚至在某些方面接近或超越了GPT-4。这一性能提升，使其成为了当前AI开发者和研究人员的新宠。OpenCompass 的最新基准测试结果显示 Mixtral-8x7B 超过 llama-2-70B。开源与商业化前景 MistralAI坚持...
对标GPT-4的Mistral AI开源版Mistral 7B整合包 在近期的人工智能领域,Mistral AI凭借其全新的高性能模型Mistral Large,向生成式AI市场投下了一枚重磅炸弹。该公司周一晚间正式发布了这款模型,展示了其在AI生成领域的雄心壮志。Mistral Large不仅具备了卓越的性能和庞大的模型规模,更是被视为直接对标OpenAI的GPT-4的实...
Mixtral有46.7B的总参数量，但每个token只使用其中12.9B参数。因此，Mixtral的实际执行速度和所需的成本，都只相当于一个12.9B的模型。Mixtral根据从开放网络中提取的数据进行预训练——包括训练专家网络和路由模块。性能实测 如下图所示，在大多数基准测试中，Mixtral与Llama 2 70B和GPT-3.5表现相当，其中的几...
MistralAI,一家法国的初创企业,近期在AI界引发了轰动,刚刚发布了全球首个基于MoE(Mixture of Experts,混合专家)技术的大型语言模型——Mistral-8x7B-MoE。这一里程碑事件标志着AI技术的一个重要突破,尤其是在模型结构和效率上的创新,让它在业界赢得了“超越GPT-4”的评价。
引言MistralAI,一家法国的初创企业,近期在AI界引发了轰动,刚刚发布了全球首个基于MoE(Mixture of Experts,混合专家)技术的大型语言模型——Mistral-8x7B-MoE。这一里程碑事件标志着AI技术的一个重要突破,…
对于MAWPS 任务,所有模型都达到了 90% 以上的准确率,尽管 Gemini Pro 仍然比GPT模型稍差。 有趣的是,在此任务中,GPT-3.5 Turbo的表现以微弱优势胜过GPT-4 Turbo。 相比之下,Mixtral模型的准确率比其他模型要低得多。 和之前在BBH上的推理任务一样,我们可以看到较长任务推理性能会下降。
LLMSYS Chatbot Arena上，Zephry-7B-beta目前排第12。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...