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?
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...
指令微调 此外,研究人员还开发了Mixtral–Instruct模型,首先在一个指令数据集上进行了监督微调(SFT),然后在一个成对的反馈数据集上采用了直接偏好优化(DPO)。 在MT-Bench的评估中,Mixtral–Instruct取得了8.30的高分(表2),成为了截至2023年12月表现最佳的开源权重模型。 LMSys进行的人工评估结果显示在图6,结果表明...
cd /root && tar -xf Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1.tar 第二步,我们下载一个示例古诗生成数据集,用户可以根据下述数据格式准备自己的数据集。 !wget -c https://pai-quickstart-predeploy-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/huggingface/datasets/llm_instruct/en_poetry_train_mixtral.json !wget -c https...
在人类评估基准中,Mixtral 8x7B Instruct的表现超越了Claude-2.1、Gemini Pro以及GPT-3.5-Turbo。 Mixtral的一大特点是,它在处理每个token时,仅激活使用13B参数,而这一数值远低于Llama 2 70B所使用的70B参数。 现在,研究人员已经把训练和微调后的模型在Apache 2.0开源许可下公开,以便社区成员可以自由使用。
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 ...
在人类评估基准中,Mixtral 8x7B Instruct的表现超越了Claude-2.1、Gemini Pro以及GPT-3.5-Turbo。 Mixtral的一大特点是,它在处理每个token时,仅激活使用13B参数,而这一数值远低于Llama 2 70B所使用的70B参数。 现在,研究人员已经把训练和微调后的模型在Apache 2.0开源许可下公开,以便社区成员可以自由使用。
除了Mixtral 8x7B,该研究还推出了 Mixtral 8x7B – Instruct 聊天模型,其性能在人类评估基准上明显超过了 GPT-3.5 Turbo、Claude-2.1、Gemini Pro 和 Llama 2 70B 聊天模型。在 BBQ 和 BOLD 等基准中,Mixtral - Instruct 也显示出更少的偏见。
以Mixtral-8x7B-v0.1模型为例,下载模型文件的代码示例如下。如果您需要下载Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型文件,请单击下述表格中相应的模型链接,并查看相应的代码。 # ### Loading Model and Tokenizerfrommodelscope.hub.snapshot_downloadimportsnapshot_download ...
值得一提的是,Mixtral 8x7B 和 Mixtral 8x7B – Instruct 免费供学术和商业使用。 不过,有研究者表示 Mixtral 中的专家似乎专注于语法而不是领域,特别是在初始层和最终层(参见路由分析部分)。 Mixtral 8x7B 如此令人兴奋的原因在于它探索了一种新的架构范式,即「专家混合」的方法,与大多数LLM所遵循的方法形成...