Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B 的出身 Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B 是由 Mistral AI 特别面向开发人员设计和制作。其实 Mistral AI 是一家小型的法国初创公司,但拥有一支由科学家组成的核心团队, Mistral AI 的创始人Arthur Mensch、Guillaume Lample和Timothee Lacroix在人工智能/机器学习领域拥有丰富的经验。他们设计...
Mistral 7B和Mixtral 8x7B这两款大型语言模型各具特色,各有优势。Mistral 7B以其小而美的设计和实用性赢得了开发者的青睐,而Mixtral 8x7B则凭借其创新的MoE架构和出色的性能在多个领域取得了显著成果。 对于开发者而言,选择哪款模型取决于具体的应用场景和需求。如果需要一个易于集成、实用性强的模型,Mistral 7B将...
Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B 是由 Mistral AI 特别面向开发人员设计和制作。其实 Mistral AI 是一家小型的法国初创公司,但拥有一支由科学家组成的核心团队, Mistral AI 的创始人Arthur Mensch、Guillaume Lample和Timothee Lacroix在人工智能/机器学习领域拥有丰富的经验。他们设计和制作大模型的目标是 “运送行之有效...
Mixtral 8x7B是在Mistral 7B的基础上发展而来的大模型。据称,该模型采用了8个专家模型组成的集成系统,类似于OpenAI的GPT-4。这种集成系统的设计使得Mixtral 8x7B在处理复杂任务时能够发挥更大的优势,提高模型的性能和效率。 Mixtral 8x7B的技术特点主要体现在其高效的处理能力和灵活的应用方式。该模型通过集成多个专...
小小杯（Mistral-tiny），对应模型是Mistral 7B Instruct；小杯（Mistral-small），对应模型是这次发布的Mixtral 8×7B；中杯（Mistral-medium），对应的模型尚未公布，但官方透露其在MT-Bench上的得分为8.6分。有网友直接把GPT-4拉过来对比了一下。可以看到，中杯模型在WinoGrande（常识推理基准）上的得分超过了GPT...
与Mistral 7B相比，我们在预训练期间显着提高了多语言数据的比例。这个额外的容量使Mixtral能够在多语言基准上表现良好，同时在英语中保持高准确性。特别是，Mixtral在法语、德语、西班牙语和意大利语方面明显优于Llama 2 70B，如表4所示。表4：Mixtral在多语言基准上与Llama的比较。在ARC Challenge、Hellaswag和MMLU...
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...
- Mistral 7B 是一款基于变压器的解码器模型,采用了分组查询注意力(GQA)和滑动窗口注意力(SWA)机制,性能优于其他模型。 - Mixtral 8x7B 是一个采用稀疏混合专家机制(SMoE)的大语言模型,与 Mistral 7B 结构相似,但在上层添加了少量代码实现 SMoE,性能优于 Llama 270B 和 GPT-3.5。 - 这些模型可以在本地运行...
Mixtral 8x7B:第一个在开源模型中达到SOTA的专家混合网络。Mixtral 8x7B Instruct在人工评估基准测试中优于Claude-2.1、Gemini Pro和GPT-3.5 Turbo。因为它在每个时间步只使用两个专家,所以Mixtral每个token只使用13B个活跃参数,而先前最佳模型(Llama 2 70B)每个token70B个参数。论文以Apache 2.0许可证公开发布训练好...
Mixtral 8x7B是MoE模型的一种实现,它包含了8个独立的Transformer模型(即7B参数的模型),每个模型都在不同的数据子集上进行训练。在推理阶段,Mixtral 8x7B会根据输入数据的特征选择最合适的专家模型进行预测,从而提高了模型的准确性和泛化能力。 三、从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的演进 从Mistral 7B到MoE模型...