Mixtral 8x7B一直传言是upcycling, 大家不清楚怎么做的. sparse upcycling原paper scale到1B之后遇到了瓶颈. 这篇文章我们英伟达团队探索了 15B -> 8x15B 以及如何upcycle finegrained MoE Upcycling Large Language Models into Mixture of Experts 为什么要“upcycle”大型语言模型？ 在现有的大型语言模型（LLM）中，稀疏专家混合模型越来 ...

我们介绍了 Mistral 7B，这是一个拥有70亿参数的语言模型，旨在实现卓越性能和高效率。 在所有评估的基准测试中，Mistral 7B表现优异，超过了最好的开源13亿参数模型（Llama 2），以及在推理、数学和代码生成方面超过了最好的发布34亿参数模型（Llama 1）。

猜测 Mixtral-8x7B MoE 模型大概率 不是 From Scratch 训练的，而是通过之前非常强的 Mistral-7B 进行 Sparse Upcycling 扩展得到的。 推测原因是比较 Mixtral-8x7B 和 Mistral-7B 两者的模型结构，可以发现 8x7B 模型里的 Expert 规格和 7B 完全一致，均为：

知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、 …

视频通过实际案例测试展示,新推出的Mixer 8x7b预训练语言模型在文本生成任务上不仅生成质量高流利,响应速度也快性能较强,而且在构建带有计算器和网络搜索工具的智能代理系统时表现更为可靠,没有如GPT-3.5一般会出现的问题,初步证实Mixer很可能成为开源领域文本处理能力最强大的模型,替代闭源 ...

近日，Mistral AI再次引领开源潮流，发布了Mistral-7B v0.2基础模型，这不仅是对之前版本的升级，更是在性能与功能上的一次质的飞跃。 Mistral-7B v0.2不仅将上下文长度由4K扩展至惊人的32K，还在多个维度上进行了优化与调整，证实了其作为开源界性能巨兽的地位。

Dec 15, 2023 · 视频通过一系列测试,显示新型Mistel MediumAI模型在解答数学、词汇与JSON问题等各项能力测试中表现出色,正确答对包括其他模型难题在内的大多数测试项目。此外,与同类型产品GPT-4相比,Mistel Medium每次调用价格低廉一折有余,成本效益显著。视频结果表明,Mistel Medium可能成为目前开源AI模型在综合实用 ...

财联社9月28日电，法国初创公司Mistral AI公司周三宣布了其首个生成式人工智能模型，以与美国人工智能领域的领导者竞争，包括Meta平台公司和微…

现实的角度是钱的问题。也即是说对于企业来说能否盈利，对于消费者来说花钱买算力是否划算。 其实题目没有必要限制在6-7b的模型，实际上现在一众13,14B的模型经过4位量化的性能已经非常惊艳。目前自己部署过的，国产的有千问13B。根据mistral 7B的惊艳表现，估计mistral 13B可能完全是gpt3.5的水平 ...

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