GCP或Azure）上轻松部署，使用vLLM [17] 推理服务器和SkyPilot 2。与Hugging Face 3的集成也经过优化...
在本文中,我们将更详尽地解释 Mistral AI 为传统 Transformer 架构添加的每个新技术概念,并比较 Mistral 7B 和 Llama 2 7B 的推理时间,以及 Mixtral 8x7B 和 LLama 2 70B 的内存、推理时间和模型回复内容质量。本文通过使用RAG系统和亚马逊公开数据集(包含客户评论数据)进行比较。 图1: Mixtral 8x7B vs LLama...
但 4 月 16 日,微软宣布因为其不熟悉新模型的发布流程,未能对 WizardLM 2 进行毒性测试(toxicity testing),并已将代码文件从 Github 以及 Hugging Face 上删除,在完成测试后会尽快重新发布。 4月 16 日,通义千问团队开源了基于 Qwen1.5 的代码模型CodeQwen1.5-7B及其对话模型。CodeQwen1.5-7B 支持 92 种编程...
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、...
1. SmolLM:直接在移动设备上运行 Hugging Face的 SmolLM 可能是三者中最激进的。SmolLM 被设计用于直接在移动设备上运行,有三种大小:1.35 亿、3.6 亿和 17 亿参数。该系列将 AI 处理推向边缘,解决了数据隐私和延迟的关键问题。 SmolLM 的影响远远超出了单纯的效率提升。通过将 AI 功能直接引入边缘设备,它为新...
更重要的是,其 MMLU 性能与市场上领先的开放模型(开放权重但封闭数据)极为接近,如 Mistral-7B-v0.3(62.7%)、Llama3 8B(66.2%)、谷歌的 Gemma(64.3%)和微软的 Phi-3(69.9%)。 当研究人员在同一数据集上追加 100B 训练,并运用数据集分解技术将其上下文长度拓展至 8K 时,模型在核心和扩展基准测试(涵盖包括...
mistralai/Mixtral-8x22B-v0.1 · Hugging Face 在Hugging Face上的Mixtral-8x22B模型卡介绍了AI语言模型领域的重大进展:一个预训练的生成式稀疏专家混合模型。这个模型的独特之处在于它与vLLM serving和Hugging Face transformers库兼容,这是其他模型不一定... 内容导读...
InternLM2-Reward模型在Hugging Face发布:InternLM 在Hugging Face上发布了InternLM2-Reward 模型,这些模型在240万偏好样本上训练,平衡了英语和中文的实用性和无害性。模型参数大小分别为1.8B、7B和20B,在RewardBench 上表现强劲。更多信息请见这里。 Llama-3 Groq工具使用模型在BFCL基准测试中名列前茅:Yann LeCun...
新AI chat:Hugging chat 就在刚刚,hugging face 发布聊天应用,支持Cohere 、mistral ai 等热门开源模型,牛逼,赶紧用起来。#ai #huggingchat #dota2 - 准企鹅爸于20240418发布在抖音,已经收获了5615个喜欢,来抖音,记录美好生活!
去年4月才于法国成立的AI企业Mistral AI周三（4/10）发布了新的开源模型Mixtral 8x22B，它采用稀疏混合专家（Sparse Mixture of Experts，SMoE）架构，支持1,760亿个参数，以及6.5万个Token的脉络长度，已借由Mistral AI的官方X账号、Together API及Hugging Face发布，成为目前最大的开源模型之一。同一天，就有开发...