最近，Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥！Hugging Face 对 Mixtral 的全方位支持包括:Hub 上的模型，包括模型卡以...
"sdpa": MixtralSdpaAttention, } mlp: 一个全连接层MixtralBlockSparseTop2MLP这个待会后面再说,输入输出都是hidden_size大小。 input_layernorm:MixtralRMSNorm层,输入时候的norm post_attention_layernorm: 丢入mlp之前的操作。 class MixtralDecoderLayer(nn.Module): def __init__(self, config: MixtralConfi...
2. 代码详解:Mixtral-8x7B中的MoE 先看源码, 类MixtralBLockSparseTop2MLP是单个expert模型的实现, 类MixtralSparseMoeBlock则是整个MoE模块的实现。 class MixtralBLockSparseTop2MLP(nn.Module): def __init__(self, config: MixtralConfig): super().__init__() self.ffn_dim = config.intermediate_size...
一、Mixtral-Instruct混合专家大模型(MoE)简介 MoE,即Mixture of Experts,是一种将多个模型(称为“专家”)直接结合在一起的模型设计策略。这种策略可以有效地提高模型的容量和效率。在Mixtral-Instruct模型中,每个专家都是一个独立的深度学习模型,它们各自负责处理不同类型的数据或任务。通过门控机制和专家选择机制,M...
通过比较Mixtral 8x7B和Mistral 7B每层的相似度，这位网友指出Mistral可能已经大规模地进行了稀疏的升级再造工作。「两个模型的权重之间的显著相关性证明了模型的成功重用。这种方法可以赋予OSS社区自己强大的MoE！希望我们能尽快看到类似于GPT-4的开源质量！」参考资料：https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/ ...
首个开源MoE大模型Mixtral 8x7B，已经达到甚至超越了Llama 2 70B和GPT-3.5的水平。（对，就是传闻中GPT-4的同款方案。）并且由于是稀疏模型，处理每个token仅用了12.9B参数就做到了这般成绩，其推理速度和成本也与12.9B的密集模型相当。消息一出，再次在社交媒体上掀起讨论热潮。OpenAI创始成员Andrej Karpathy第...
在使用Mixtral MoE之前,首先要明确你的任务需求是什么。不同的任务可能需要不同的专家模型和混合策略。只有明确了任务需求,才能有针对性地选择合适的模型和策略。 技巧二:注重模型选择与搭配 选择合适的专家模型是Mixtral MoE成功的关键。在选择模型时,要考虑它们的性能、稳定性以及与其他模型的协同性。同时,还要注...
智东西4月11日报道,昨日,“欧洲版OpenAI”Mistral AI又一次悄然秀肌肉,甩出全新MoE(专家混合)大模型Mixtral 8x22B磁力链接,模型参数规模高达1760亿,仅次于马斯克的Grok-1,成为市面上参数规模第二大的开源模型。 ▲Mistral AI发布Mixtral 8x22B Mixtral 8x22B由8个专家模型构成,每个模型的参数规模220亿,模型文件大...
作为一种引领潮流的AI模型架构,Mixtral MoE以其独特的混合专家(Mixture of Experts)理念,为我们打开了一扇探索内心无限可能的大门。 首先,让我们来解析一下Mixtral MoE的基本概念。Mixtral MoE,即混合专家模型,它并不是单一的模型,而是由多个“专家”模型组合而成。这些专家模型各自擅长处理不同类型的数据或任务,...
首个开源MoE大模型Mixtral 8x7B,已经达到甚至超越了Llama 2 70B和GPT-3.5的水平。 (对,就是传闻中GPT-4的同款方案。) 并且由于是稀疏模型,处理每个token仅用了12.9B参数就做到了这般成绩,其推理速度和成本也与12.9B的密集模型相当。 消息一出,再次在社交媒体上掀起讨论热潮。