Mixtral 8X7B
Mixtral 8x7B论文终于来了:架构细节、参数量首次曝光
Mixtral 8x7B 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B 和 GPT-3.5。前段时间,那个爆火整个开源社区的 Mixtral 8x7B MoE 模型论文放出了。此前,由于 OpenAI 团队一直对 GPT-4 的参数量和训练细节守口如瓶。Mistral 8x7B 的放出,无疑给广大开发者提供了一种「非常接近 GPT-4」的开源选项。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
8x7B MoE与Flash Attention 2结合,不到10行代码实现快速推理
感兴趣的小伙伴,可以跟着操作过程试一试。前段时间,Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区,其架构与 GPT-4 非常相似,很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。我们都知道,OpenAI 团队一直对 GPT-4 的参数量和训练细节守口如瓶。Mistral 8x7B 的放出,无疑给广大开发者提供了一种「非常接近 GPT-4」的开源选项。在基准测试中,Mistral 8x7B 的表现优于 Llama 2 70B,在大多数标准基准测试上与 GPT-3.5 不相上下,甚至略胜一筹。
成立仅半年,Mistral估值暴涨七倍,开源重塑AI战局
机器之能报道编辑:Sia烧钱的闭源,逆袭的开源。当 LLaMA 被泄露出去、任何人都可以下载时,开源的命运齿轮已经开始转动,并在 Mistral AI 最新一轮融资中达到高潮。七个月前,来自 Meta 和谷歌的研究人员在巴黎成立了 Mistral AI 。短短六个月,这家拥有22名员工的初创企业在最近 A 轮融资中筹集了 4.15 亿美元,估值从 2.6 亿美元狂飙到 20 亿美元,涨了七倍多。同时,公司也低调发布了大模型 Mixtral 8X7B。Mixtral 8x7B 采用了一种独特的架构方法——专家混合 (
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