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,...
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 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。 有趣的是,这个模型与 Mistral 7B 具有相同的 Transformer 架构,甚至代码库...
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是一个稀疏...
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。
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...
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,这项分析主要关注活跃参数的数量,这个数量直接关联到推理阶段的计算成本,不过并未涉及内存成本和硬件的使用效率。
2024 年 1 月刚刚开始,Mistral AI 团队便在 1 月 8 日发布了 Mixtral of Experts 论文,该论文介绍了 Mixtral 8x7B,一种稀疏混合专家模型(Sparse Mixture of Experts,简称 SMoE)。 这篇论文和模型在当时都产生了很大的影响,因为 Mixtral 8x7B 是首批开放重量级 MoE LLM(之一),并且性能非常出色:在各种基准测...
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...