Mixtral-8x7B-Instruct开源模型开箱测试推理 - 小工蚁于20231215发布在抖音,已经收获了16.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
但最近，Mixtral Instruct 也被超越了。一家名叫 Nous Research 的公司宣布，他们基于 Mixtral 8x7B 训练的新模型 ——Nous-Hermes-2 Mixtral 8x7B 在很多基准上都超过了 Mixtral Instruct，达到了 SOTA 性能。该公司联合创始人、X 平台用户 @Teknium (e/λ) 表示，「据我所知，这是第一个击败 Mixtral I...
参考阅读. Mixtral of experts : A high quality Sparse Mixture-of-Experts. 新智元:467亿参数MoE追平GPT-3.5!爆火开源Mixtral模型细节首公开,中杯逼近GPT-4 模型地址: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 …
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?
llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = llama llama_model_loader: - kv 1: general.name str = mistralai_mixtral-8x7b-instruct-v0.1 llama_model_loader: - kv 2: llama.context_length u32 = 32768 llama_model_loader: - kv 3: llama.embedding_length u32 = 4096 llama_...
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1采用了一种名为稀疏Mixtral of Experts的架构。这种架构通过增加模型的参数数量,同时控制成本和延迟,实现了高性能和低成本的平衡。具体来说,Mixtral拥有46.7B的总参数,但在处理每个token时仅使用12.9B个参数。这使得它在处理输入和生成输出时,能够以与12.9B模型相同的速度和成本进行。 三...
简介:Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1,一款基于编码器架构的开源大语言模型,采用稀疏专家混合网络(Sparse Mixture-Of-Experts, SMoE)设计,具有出色的性能和广泛的应用潜力。本文将深入解析其独特之处、性能表现以及实际应用价值,为读者提供全面的了解和操作建议。
Mixtral-8x7B-Instruct is a language model that can follow instructions, complete requests, and generate creative text formats. The Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 Large Language Model (LLM) is an instruct fine-tuned version of the Mixtral-8x7B-v0.1. ...
Mixtral-8x7B Instruct 模型是一个快速演示,表明可以轻松微调基本模型以实现良好的性能。它没有任何调节机制。我们期待与社区合作,研究如何使模型严格遵守护栏,从而允许在需要适度输出的环境中进行部署。The Mistral AI TeamAlbert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Blanche Savary, Chris Bamford, Devendra...
【完全免费的Mixtral 8x7B Instruct对话和API服务】《Mistral: Mixtral 8x7B Instruct (beta) by mistralai | OpenRouter》 http://t.cn/A6lx9jPt #机器学习#