8x7b专题
微软Phi-3，3.8亿参数能与Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美，量化后还可直接在IPhone中运行
Phi-3系列 Phi-3是一系列先进的语言模型，专注于在保持足够紧凑以便在移动设备上部署的同时，实现高性能。Phi-3系列包括不同大小的模型： Phi-3-mini（38亿参数） - 该模型在3.3万亿个令牌上进行训练，设计得足够小，可以在现代智能手机上运行。尽管体积紧凑，它的性能却可与更大的模型如Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美，例如在MMLU基准测试中达到69%，在MT-b
详解Mixtral-8x7B背后的MoE！
高端的模型往往只需最朴素的发布方式。 这个来自欧洲的大模型团队在12月8日以一条磁力链接的方式发布了Mixtral-8x7B，这是一种具有开放权重的**「高质量稀疏专家混合模型」**(SMoE)。 该模型在大多数基准测试中都优于Llama2-70B，相比之下推理速度快了6倍，同时在大多数标准基准测试中匹配或优于GPT-3.5。 之后，Mixtral AI将模型权重推送至Hug
七月论文审稿GPT第4版：通过paper-review数据集微调Mixtral-8x7b，对GPT4胜率超过80%
模型训练 Mixtral-8x7b地址：魔搭社区 GitHub: hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-tuning of 100+ LLMs (github.com) 环境配置 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitconda create -n llama_fa
七月论文审稿GPT第4版：通过paper-review数据集微调Mixtral-8x7b
模型训练 Mixtral-8x7b地址：魔搭社区 GitHub: hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-tuning of 100+ LLMs (github.com) 环境配置 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitconda create -n llama_fa
最强开源模型 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 详细介绍：稀疏 Mixtral of experts
LLM votes 评测排行榜： https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard 模型链接： https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
linux部署Mixtral-8x7B-Instruct实践（使用vLLM/ transformer+fastapi）
前提说明： 这次实践用了两张A800（80G），每张卡消耗70G显存，总计140G step1:下载模型 从huggingface（需科学上网）和modelscope两个平台下载模型 step2：安装vLLM 之前部署大模型用transformer库+OpenAI api，会有推理速度慢，server部署起来比较复杂的缺点，vLLM是一个LLM推理和服务库，原理类似于操作系统的虚拟内存
从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的全面解析：从原理分析到代码解读
前言 本文先全面介绍Mistral 7B，然后再全面介绍Mixtral 8x7B 对于后者，毕竟OpenAI 团队一直对 GPT-4 的参数量和训练细节守口如瓶。早些时候，有人爆料 GPT-4 是采用了由 8 个专家模型组成的集成系统。后来又有传闻称，ChatGPT 也只是百亿参数级的模型(大概在 200 亿左右) 传闻无从证明，但 Mixtral 8x7B 可能提供了一种「非常接近 GPT
本地运行Mixtral-8x7B，我滴AI我做猪
最初是参考了大佬的介绍自己跑了一下：https://juejin.cn/post/7319541634122907699。然后发现自己实际运行时有些小问题和可以补充的。 Mixtral-8x7B介绍 2023年12月11日Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b。Mixtral 的架构与 Mistral 7B 类似，但有一点不同: 它实际上内含了 8 个“专家
Nous Hermes 2：超越Mixtral 8x7B的MOE模型新高度
引言 随着人工智能技术的迅猛发展，开源大模型在近几年成为了AI领域的热点。最近，Nous Research公司发布了其基于Mixtral 8x7B开发的新型大模型——Nous Hermes 2，这一模型在多项基准测试中超越了Mixtral 8x7B Instruct，标志着MOE（Mixture of Experts，专家混合模型）技术的新突破。 Huggingface模型下载：https:
快速玩转 Mixtral 8x7B MOE大模型！阿里云机器学习 PAI 推出最佳实践
作者：熊兮、贺弘、临在 Mixtral 8x7B大模型是Mixtral AI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络（Mixture-Of-Experts，MOE）开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量，对于每个token，路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理，并且将其输出累加组合，在增加模型参数总量的同时，优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中，Mixtral
机器学习周刊第六期：哈佛大学机器学习课、Chatbot Ul 2.0 、LangChain v0.1.0、Mixtral 8x7B
— date: 2024/01/08 — 吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程：《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》 大家好，欢迎收看第六期机器学习周刊 本期介绍10个内容，涉及Python、机器学习、大模型等,目录如下： 1、哈佛大学机器学习课2、第一个 JavaScript 生成式 Al 短期课程3、一个地理相关
深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型
资源分享 1、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「GPTs」可获得 「GPTs Top100 深度体验分析报告」PDF 版报告，由椒盐玉兔第一时间输出的一份非常详细的GPTs体验报告。 2、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「大模型案例」可获得 「720-2023大模型落地应用案例集」PDF 版报告，主要包含大模型2023年国内落地应用案例集。 3、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「AIGC202
验证 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 和 LangChain SQLDatabaseToolkit 的集成效果
验证 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 和 LangChain SQLDatabaseToolkit 的集成效果 0. 背景1. 验证环境说明2. 验证开始2-1. 准备测试数据库2-2. 读取环境配置信息2-3. 导入依赖包2-3. 创建 SQLDatabaseToolkit 对象和 AgentExecutor 对象2-4. 第1个测试 - 描述一个表2-5. 第2个测
谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！
文章目录 谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！前言重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！Mixtral是啥模型介绍模型结构长啥样？表现如何？可以白嫖吗？哪里可以获取？ 谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！ 话放这里，我敢说Mixtral MoE 8x7B！！！ 将会是MoE技术路线上的基座