Mistral7 b:答案中的令牌数量 :923在17秒内生成Llama2:答案中的令牌数量:513生成 时间8秒 Mistral7b 的对话复杂且做得很好,但比 Llama2 慢得多 提示4: Mistral7 b:答案中的令牌数量 :722在13秒内生成Llama2:答案中的令牌数量:868生成时间15秒 Llama2-7b 和 13b 都未能在对话中生成多个步骤。Mistral7b ...
在推理、理解和 STEM 推理(MMLU)方面,`Mistral 7B` 的表现相当于一个比其大 3 倍以上的 `Llama 2`。这样极大节省内存和提高运行吞吐量。 Mistral 7B模型采用了7.3亿参数量,通过精细的优化和架构调整,实现了在更小规模下的高性能。同时,Mistral 7B引入了分组查询注意力(Grouped-query Attention)和滑动窗口注意力...
而且，Raschka也怀疑道：Mistral MoE真的能超越Llama 2 7B吗？几个月前就有传言，说原始的Mistra 7B模型可能在基准数据集上进行了训练，那么这次的Mistral 8x7B是否也是如此？软件工程师Anton回答说，我们也并不能确定GPT-4没有在基准测试上训练。考虑到Mistral团队是前Llama的作者，希望他们能避免污染的问题。Raschka...
在推理、理解和STEM推理(MMLU)方面,Mistral 7B的性能相当于比它大3倍多的Llama 2。这意味着在内存节省和吞吐量增加方面获得了相当大的优势。 Mistral 7B和Llama 2(7B/13/70B)在MMLU、常识推理、世界知识和阅读理解方面的结果。Mistral 7B在所有评估中大部分都优于Llama 2 13B,只有在知识基准测试中表现相当(这...
来自“欧洲OpenAI”的“最强7B开源模型”Mistral最近可谓是圈粉无数。它各方面的测试指标全面超越了13B的Llama2，甚至让一众网友觉得羊驼不香了。最新消息是，Mistral AI团队已经发布了相关论文，透露背后的技术细节。Mistral不仅全面战胜了13B Llama2，在数学、代码和推理方面，34B的Llama1也不是Mistral的对手。在推理...
7B基础模型,在开放数据集上使用2.5T tokens进行训练 主要是英文数据,拥有2048tokens上下文窗口 数据集包括DCLM-BASELINE、StarCoder和ProofPile2 MMLU得分接近Llama 3 8B 使用PyTorch和OpenLM框架进行训练 具体而言,研究团队先是提出了一个语言模型数据比较新基准——DCLM。
各家动向：xAI将把融资用于建设拥有10万个H100芯片的数据工厂；Mistral AI最新推出掌握80种编程语言的新模型Codestral；Llama3很快会发布400B参数版本和研究论文以供社区学习。数据收集与质量：预训练数据需考虑数量、质量和多样性，评估和反馈机制是关键。合成数据有助于提升数据质量，有助通向AGI，但生成时需防止传播...
Mistral 7B是一款开源的超大语言模型,能够超越Llama 2和其他开源模型,在各种任务上表现出惊人的能力。 Mistral 7B Instruct 模型快速演示了基本模型可以轻松微调以实现引人注目的性能。 它是Mistral AI的第一个重要产品,也是他们实现开放、可靠、高效、可扩展、可解释和可审计的人工智能平台的第一步。
在人工智能领域,模型的性能一直是衡量其价值和应用潜力的关键指标。近日,一个新的里程碑被设立:Mistral AI发布了其最新模型Mistral 7B,它在众多基准测试中全面超越了Llama 2 13B模型,标志着AI技术的一个重大进步。 Mistral 7B vs Llama 2 13B Mistral 7B的发布,不仅是一次技术上的突破,更是AI领域里程碑的一次重要...
还有创业者根据自己经历总结了3点是Mistral-7B能做但Llama 2做不好的。 他做的是检索复杂SQL语句,对比测试发现Llama 2 13B有几个缺点: 即使提供少样本示例,也会在结构化输出中插入评论 会在时间字段上出错 在数据结构定义DDL中如果有多个表,总是漏掉至少一个表 ...