使用Mixtral模型我们可以直接使用python代码实现,这里直接使用hugging face代码实现 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda" # the device to load the model onto model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1") tokenizer = AutoTokenizer.from...
同样采用 4 位量化，Mixtral 8x7B 需要 28.94 GB 内存，Llama 2 需要 43.92 GB 内存。
model_name = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1": 定义模型的名称，这个模型是由 mistralai ...
Mistral AI在AI领域取得了双重突破,完成了4.15亿美元的融资,并发布了革命性的Mixtral 8x7B专家混合模型。这一模型不仅推动了技术的创新边界,还为开发者社区提供了前所未有的资源。Mixtral 8x7B以其卓越的性能和成本效益比,在AI基准测试中超越了现有模型,同时保持了对开发者友好的Apache 2.0许可证,确保了其广泛的可...
Mistral AI以小博大，超强Mixtral-8x7B 12.11 最新版本更新 官方公布了最新的模型介绍，包括基座模型mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1和对话模型mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1，都可在Hugging Face平台上找到。OpenCompass Team也为我们绘制了详尽的模型架构图。XTuner现已全面支持模型的参数和QLoRA微调功能，...
官方公布了最新的模型介绍,包括基座模型mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1和对话模型mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1,都可在Hugging Face平台上找到。OpenCompass Team也为我们绘制了详尽的模型架构图。 XTuner现已全面支持模型的参数和QLoRA微调功能,诚邀大家积极尝试。
还有 Yi 模型，可以一次处理 40 万汉字、中英均霸榜。Yi-34B 也成为迄今为止唯一成功登顶 Hugging Face 开源模型排行榜的国产模型。Mixtral Mixtral 8X7B 亮点在于模型规模和性能（击败GPT 3.5）的「性价比」——未来，我们更加渴望有更多这样的开源 MoE 模型，而不是更大的模型。散点图勾勒出一股创新大潮，正...
早些时候,有人爆料 GPT-4 是采用了由 8 个专家模型组成的集成系统。近日,Mistral AI 发布的 Mixtral 8x7B 同样采用这种架构,实现了非常不错的性能(传送门:一条磁力链接席卷 AI 圈,87GB 种子直接开源 8x7B MoE 模型)。 OpenAI 和 Mistral AI 的两波推力,让 MoE 一时间成为开放人工智能社区最热门的话题 。
Mixtral-8x7B 的加入扩展了 IBM 的开放、多模型战略，随时随地满足客户的需求，并为他们提供选择和灵活性，使其可以跨业务来扩展其企业级人工智能解决方案。通过数十年的人工智能研发、与 Meta 和 Hugging Face 开放式协作，以及与模型领导者的合作伙伴关系，IBM 正在扩展其 watsonx.ai 模型目录，并引入新的功能、...
还有Yi 模型,可以一次处理 40 万汉字、中英均霸榜。Yi-34B 也成为迄今为止唯一成功登顶 Hugging Face 开源模型排行榜的国产模型。 Mixtral Mixtral 8X7B 亮点在于模型规模和性能(击败GPT 3.5)的「性价比」——未来,我们更加渴望有更多这样的开源 MoE 模型,而不是更大的模型。