详解Mixtral-8x7B背后的MoE！

2024-04-23 17:04
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本文主要是介绍详解Mixtral-8x7B背后的MoE！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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HuggingFace，并一起推送了Mixtral-8x7B-Instruct。该模型已通过监督微调和直接偏好优化(DPO)进行优化，更加遵循指令。在MT-Bench上，它达到了8.30的分数，使其成为最好的开源模型，性能可与GPT3.5相媲美。

Mixtral-8x7B共有46.7B个参数，但每个token仅使用12.9B个参数。也就是说该模型可以每次只需要120亿参数参与推理就可以达到700亿的LLaMA2

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http://www.chinasem.cn/article/929379。

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