表1:模型结构。 滚动缓冲缓存。固定的注意力跨度意味着我们可以使用滚动缓冲缓存来限制缓存的大小。缓存的大小固定为 W,时间步 i 的键和值存储在缓存的位置 i mod W 中。因此,当位置 i 大于 W 时,缓存中过去的值就会被覆盖,缓存的大小就会停止增加。图 2 以 W=3 为例进行了说明 在序列长度为 32k token...
Mistral 7B | Mistral AI | Open source models 模型地址: mistralai (Mistral AI_) (huggingface.co) 还是老规矩,先看效果图,再看模型结构的优化。 最后这个对比图比较有意思,把效果对应到llama 2不同尺寸模型效果的连线图上,粗浅的预估一下大概要达到Mistral 7B的效果,LLama 2需要多少参数量的模型。 官方的...
Mistral和Llama2等模型均采用了包含32个自注意力头的结构，这意味着它们共有1024个注意力头，每个头都含有数万到十万级别的参数，从而解释了这些模型参数规模能达到十几亿的原因。“自注意力”机制的核心在于K、V和Q值的计算。最初，每个自注意力计算单元都拥有独立的K、V和Q值。然而，随着多查询注意力（MQA）的...
首先是根据使用目的准备数据集，转化为prompt形式并划分出训练和验证集。然后是对模型进行初始化，加载Mistral并设置4-bit量化和Lora等参数。接着是构建Trainer，输入数据、模型等信息正式开始训练，然后测试并保存。具体的细节可以到教程原文中去了解。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06825微调教程：https://wa...
为了更进一步理解这个机制,我们展开一下 Transformer 基于解码器模型的结构。 Transformer 语言模型在发展过程中一个重要突破是采用“多头自注意力架构”即“multi-headead self attention”。这个架构可以让模型学习输入序列中每个词与其他词之间的关系信息。
预训练模型是一种机器学习技术,它通过在大量未标注数据上进行预先训练,使模型能够学习到通用的语言表示。这些表示可以捕捉到自然语言中的语法结构、语义信息以及上下文关系等特征。随后,预训练好的模型可以被进一步微调以适应特定的任务,如文本分类、情感分析、问答系统等。这种方法极大地提高了模型的泛化能力和训练效率,使...
- Mixtral 8x7B 是一个采用稀疏混合专家机制(SMoE)的大语言模型,与 Mistral 7B 结构相似,但在上层添加了少量代码实现 SMoE,性能优于 Llama 270B 和 GPT-3.5。 - 这些模型可以在本地运行,也可以在 Amazon Bedrock 上使用。 - 通过量化技术,这些模型可以在普通计算设备上运行,但在生产环境中需要 GPU 加速。
MoE的核心特征在变压器模型中表现为两个主要元素:稀疏MoE层和门控网络(或路由器)。 稀疏MoE层和专家的作用 与传统变压器模型中使用的密集前馈网络(FFN)层不同,MoE采用稀疏MoE层。每层包含多个“专家”,每个专家都是一个神经网络,通常采用FFN形式。这些专家复杂程度各异,甚至可以包含MoE自身,从而创造分层的MoE结构。
网友打开该磁力链接后发现居然是一个大小为 87 GB 的种子。从命名和目录结构来看，这是一个 PyTorch 模型文件。上图的 “params.json”JSON 格式文件显然是该模型的主要参数信息，具体如下：结合参数和文件名信息，Mistral AI 这次 “开源” 的 mixtral-8x7b-32kseqlen 是一个基于混合专家 (Mixture of Experts,...
在编程能力方面，尽管MiniCPM的模型参数并不庞大，但它能够编写出完整的代码段，包括导入库、定义模型结构、训练和评估函数，证明了其在理解和生成代码方面的强大能力。MiniCPM的多模态能力在端侧模型中尤为突出，尤其是在没有网络连接的情况下，它仍能提供全天候服务。例如，在野外生存情境中，用户即使处于无网络状态...