Mixtral 的架构与 Mistral 7B 类似，但有一点不同: 它实际上内含了 8 个“专家”模型，这要归功于一种称为“混合专家”(Mixture of Experts，MoE) 的技术。当 MoE 与 transformer 模型相结合时，我们会用稀疏 MoE 层替换掉某些前馈层。MoE 层包含一个路由网络，用于选择将输入词元分派给哪些专家处理。Mixtra...
https://github.com/nateraw/replicate-examples/blob/main/mixtral/src/model.py MoE # https://github.com/nateraw/replicate-examples/blob/main/mixtral/src/model.py#L391 class MoE(nn.Module): def __init__( self, num_experts: int, num_experts_per_tok: int, **kwargs, ): super().__i...
mixtral-moe/model.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -29,7 +29,6 @@ class ModelArgs: head_dim: int = 64 rope_base: float = 10000 norm_eps: float = 1e-5 moe: bool = False num_experts: int = 8 num_activated_experts: int = 2 @@ -53,13 +52...
要知道,很早之前就有人爆料,OpenAI 也是采用了「混合专家模型」(Mixture of Experts,MoE)的构架来搭建 GPT-4。 随着论文的放出,一些研究细节也被公布出来。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.04088.pdf 项目地址:https://github.com/mistralai/mistral-src 论文主页:https://mistral.ai/news/mixtral-of-e...
当 MoE 与 transformer 模型相结合时,我们会用稀疏 MoE 层替换掉某些前馈层。MoE 层包含一个路由网络,用于选择将输入词元分派给哪些专家处理。Mixtral 模型为每个词元选择两名专家,因此,尽管其有效参数量是 12B 稠密模型的 4 倍,但其解码速度却能做到与 12B 的稠密模型相当!
--moe-token-dispatcher-type alltoall \ --mock-data \ --rotary-base 1000000 ``` Once the server is running you can use `tools/text_generation_cli.py` to query it, it takes one argument which is the host the server is running on. ``` python tools/text_generation_cli.py localhost:500...
code :https://github.com/mistralai/mistral-src 首先,通过Mistral AI 公司的主页我发现他一共发布了两个模型:Mistral 7B 和 Mixtral-8x7B ,后者为基于前者的MoE模型。从其公布的测试结果可以发现Mistral 7B 以7B的参数量在所有benchmarks超越了Llama-2 13B 并且与Llama-2 34B性能相当 ...
就在刚刚,拥有128位专家和4800亿参数的Arctic,成功登上了迄今最大开源MoE模型的宝座。 它基于全新的Dense-MoE架构设计,由一个10B的稠密Tranformer模型和128×3.66B的MoE MLP组成,并在3.5万亿个token上进行了训练。 不仅如此,作为一个比「开源」更「开源」的模型,团队甚至把训练数据的处理方法也全给公开了。
Mixtral 基于 Transformer 架构,支持上下文长度达到 32k token,并且前馈块被 Mixture-of-Expert(MoE)层取代。 稀疏专家混合 专家混合层如图 1 所示。 对于给定的输入 x,MoE 模块的输出由专家网络输出的加权和决定,其中权重由门控网络的输出给出。即给定 n 个专家网络 {E_0, E_i, …, E_(n−1)},则专家...
Mixtral 的架构与 Mistral 7B 类似,但有一点不同: 它实际上内含了 8 个“专家”模型,这要归功于一种称为“混合专家”(Mixture of Experts,MoE) 的技术。当 MoE 与 transformer 模型相结合时,我们会用稀疏 MoE 层替换掉某些前馈层。MoE 层包含一个路由网络,用于选择将输入词元分派给哪些专家处理。Mixtral ...