翻译自 Maxime Labonne 的“Create Mixtures of Experts with MergeKit” 原文地址: mlabonne.github.io/blog 由于Mixtral 的发布,专家混合(MoE) 架构在近几个月开始流行。这种架构提供了一个有趣的权衡:以增加 VRAM 使用为代价获得更高的性能。虽然 Mixtral 和其他 MoE 架构是从头开始预训练的,但最近出现了另...
Mistral AI发布了最新的Mixtral 8x7B模型，这个模型是一个具有开放权重的稀疏混合专家模型（Sparse Mixture of Experts Model，SMoE），能够处理32,000个Token上下文，大多数基准测试表现都优于Llama 2 70B（700亿参数）和GPT 3.5模型，并采用Apache 2.0授权开源。Mixtral 8x7B属于稀疏混合专家模型，而稀疏混合专家...
研究人员将Mixtral模型的性能与Llama 2系列做了对比,目的是要探究Mixtral在成本与性能比上的高效性(图3)。 作为一种稀疏的混合专家模型(Sparse Mixture-of-Experts model),Mixtral每处理一个token只需激活13B参数。尽管活跃参数减少了5倍,但Mixtral在大部分领域的表现仍然超过了Llama 2 70B。 此外,需要指出的是,...
研究人员将Mixtral模型的性能与Llama 2系列做了对比,目的是要探究Mixtral在成本与性能比上的高效性(图3)。 作为一种稀疏的混合专家模型(Sparse Mixture-of-Experts model),Mixtral每处理一个token只需激活13B参数。尽管活跃参数减少了5倍,但Mixtral在大部分领域的表现仍然超过了Llama 2 70B。 此外,需要指出的是,...
Mixtral 8x7B大模型是Mixtral AI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络(Mixture-Of-Experts,MOE)开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量,对于每个token,路由器网络选择八组专家网络中的两组进…
继Mistral 7B 之后,Mistral AI 在 2023 年 12 月发布了Mixtral 8x7B。Mixtral 8x7B 是一个采用稀疏混合专家机制即 Spars Mixture of Experts Model(SMoE)的大语言模型,它不仅具有高质量的效果,更重要的是其完全开放提供的预训练权重参数, 该模型采用 Apache 2.0 许可,这对开发者社区和后续研究都有很大价值。
论文提出了Mixtral 8x7B，一个采用Apache 2.0许可的开源权重的稀疏专家混合模型(sparse mixture of experts model，SMoE)。Mixtral在大多数基准测试中胜过Llama 2 70B和GPT-3.5。由于每个token只使用参数的一个子集，Mixtral可在小批量情况下实现更快的推理速度，并在大批量情况下实现更高的吞吐量。Mixtral是一...
Mixtral 8x7B大模型是Mixtral AI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络(Mixture-Of-Experts,MOE)开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量,对于每个token,路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理,并且将其输出累加组合,在增加模型参数总量的同时,优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中,Mixtral 8x...
Mixtral 8x7B大模型是Mixtral AI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络(Mixture-Of-Experts,MOE)开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量,对于每个token,路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理,并且将其输出累加组合,在增加模型参数总量的同时,优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中,Mixtral 8x...
8x7B和Mistral 7B每层的相似度，这位网友指出Mistral可能已经大规模地进行了稀疏的升级再造工作。「两个模型的权重之间的显著相关性证明了模型的成功重用。这种方法可以赋予OSS社区自己强大的MoE！希望我们能尽快看到类似于GPT-4的开源质量！」参考资料：https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/ #鲲鹏计划# ...