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...
1.Mixtral 8x7b简介 Mixtral 8x7b有着与Mixtral 7b一样的结构,但是通过利用MoE技术,将8个专家结构整合到一个模型中。对于Transformers模型来说,是将Feed-Forward Layer替换为MoE layer,包含一个router网络,用来选择对于当前token来说,哪个专家会更合适。Mixtral在每一步选择了top2的专家进行推理,使得模型能够与12B...
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(7B/8x7B)与 Llama 2(7B/13B/70B)在MMLU、常识推理、世界知识、阅读理解、数学和代码方面的比较结果 多语言基准 与Mistral 7B相比较,研究人员在模型预训练阶段,显著提高了多语言数据的比重。 这种增加的模型参数让Mixtral在多语种的性能评估中表现出色,同时还不损失对英语的准确度。 尤其值得一提的是,Mix...
Mixtral 8x7B是一款高质量的稀疏专家混合模型(SMoE),具有开放权重。采用Apache 2.0开源软件许可证。Mixtral在大多数基准测试中表现超过了Llama 2 70B,推断速度快6倍。它是目前拥有宽松许可证最强大的开放权重模型,并在成本/性能权衡方面是最佳模型。特别是在大多数标准基准测试中,它的表现匹配或超过了GPT3.5。
作为最新开源的模型，Mixtral 8x7B在MT-Bench上的得分达到了8.3，并支持英语、法语、意大利语、德语、西班牙语和代码生成。- Mistral-medium 这是Mistral AI推出的最强开源模型，虽然目前还处在原型阶段，但它在主流评测上已经可以实现对GPT-3.5的碾压了！Mistral-medium在MT-Bench上拿下了8.6的高分，同样支持...
首个开源MoE大模型Mixtral 8x7B，已经达到甚至超越了Llama 2 70B和GPT-3.5的水平。（对，就是传闻中GPT-4的同款方案。）并且由于是稀疏模型，处理每个token仅用了12.9B参数就做到了这般成绩，其推理速度和成本也与12.9B的密集模型相当。消息一出，再次在社交媒体上掀起讨论热潮。OpenAI创始成员Andrej Karpathy第...
紧接着,Mixtral 8x7B的技术细节随之公布,其表现不仅优于Llama 2 70B,而且推理速度提高了整整6倍。 甚至,它在大多数标准基准测试上与GPT-3.5打平,甚至略胜一筹。 今天,这家法国初创正式发布了Mixtral 8x7B混合专家模型(Mixtral of Experts)的论文。
grant_type=client_credentials&client_id=[应用API Key]&client_secret=[应用Secret Key]' # 步骤二,调用本文API,使用步骤一获取的access_token,替换下列示例中的“调用接口获取的access_token” curl -X POST 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/mixtral_8x7b_instruct?
最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了,火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说,直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节: 具有编程能力 相比Llama 2 70B,运算速度快 6 倍 可处理 32k 令牌的上下文 ...