Mixtral-8x7B是最好的开放大型语言模型(LLM)之一,但它是一个具有46.7B参数的庞大模型。即使量化为4位,该模型也无法在消费级GPU上完全加载(例如,24 GB VRAM是不够的)。 Mixtral-8x7B是混… deeph...发表于deeph... 详解Mixtral-8x7B背后的MoE! Jenqyang 揭秘全球首个开源MoE模型:Mixtral-8x7B Mixtral-...
基于Mixtral-8x7B模型,研究人员开发了两个主要的中文模型: Chinese-Mixtral: 这是一个基础模型,通过在原始Mixtral模型上进行增量预训练得到。预训练使用了约20GB的中文无标注文本数据,显著提升了模型的中文理解和生成能力。 Chinese-Mixtral-Instruct: 这是一个指令微调模型,在Chinese-Mixtral的基础上,使用高质量的...
中文Mixtral-8x7B大模型来了!页面上还有它的Star历史[哈哈]https: //github.com/HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B
从前段时间Mistral AI 公司发布全球首款MoE(Mixture-of-Experts)大模型——Mixtral-8x7B 以来,就在AI界引起了不小的轰动,从一众科技自媒体的报道中我注意到了一个关键信息点:比Llama-2 70B具有更少的参数 ,却有更高的精度 。这一点燃起了我的兴趣,故特来学习一下Mixtral 8x7B 相对于Llama 2 70B有何不同...
这篇论文介绍了一种名为 Mixtral 8x7B 的稀疏混合专家(Sparse Mixture of Experts, SMoE)语言模型。这个模型建立在 Mistral 7B 的架构上,但每层由8个前馈模块(即专家)组成。对于每个token,路由网络在每层选择两个专家来处理当前状态并合并它们的输出。尽管每个token只能看到2个专家,但在每个时间步骤上选择的专家可...
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...
论文提出了Mixtral 8x7B - Instruct，一个通过监督微调(supervised fine-tuning)和直接优化偏好(Direct Preference Optimization)来Fine-tuning的聊天模型，以遵循指令。与GPT-3.5 Turbo、Claude-2.1、Gemini Pro和Llama 2 70B聊天模型相比，其性能显著优于人工评估基准。Mixtral - Instruct在BBQ和BOLD等基准测试中也...
MistralAI很高冷的给开源社区扔了一条磁力链,基于Mixture of Experts的混合专家模型Mixtral-8x7B和指令微调的Mixtral-8x7B-Instruct来了。此前曾爆料GPT4就是基于MoE技术的大模型,MistralAI证明通过不到8个7B的参数量,不到2个7B模型的计算量,就能超越LLaMA 2 70B的效果,甚至部分超越了GPT-3.5的水平,随即这两个模...
事实上,Mixtral-8x7b不是56B参数模型,因为几个模块,如自我关注模块,与8个专家子网络共享。 如果你用Transformer加载和打印模型,模型的结构更容易理解: MixtralForCausalLM( (model): MixtralModel( (embed_tokens): Embedding(32000, 4096) (layers): ModuleList( (0-31): 32 x MixtralDecoderLayer( (self...
【理解Mixtral-8x7b:Mixtral-8x7b是一个decoder-only Transformer模型。文章详细解释了模型的架构设计和注意力机制,并介绍了一种名为Sparse Mixture of Experts (SMoE)的关键特性,可以在相对较低的计算成本下学习复杂的模式。Mixtral是开源AI社区的一项巨大成就,预计该模型的设计和SMoE将吸引更多的关注】《Understanding...