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深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

在Mixtral 8x7B中，共有八个这样的专家，每个都有着高达70亿的模型参数。

开源模型 Mixtral 8x7B

Mixtral 7B 官宣免费，一大波 AI 模型也免费了，有网就能用！

AI 领域最近刚发生一件值得关注的事情，那就是一家来自于巴黎的 AI 初创公司 Mistral 在 12 月 8 日发布了他们最新的 Mixtral 8x7B 开源模型。

开源大模型

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

仔细研究这些异常值可以发现，每个字符对数似然值最低的模型（Mixtral-8x22b）和每个字符对数似然值最高的模型（Mixtral-8x22b-Instruct）不仅是同一模型的变体，而且具有相似的过拟合程度

过拟合小模型

ollama本地部署自然语言大模型

7B 4.1GB ollama run mistral Mistral AI mixtral

ollama 语言大模型部署

混合专家模型 (MoE) 详解

以 Mixtral 8x7B 这样的 MoE 为例，需要足够的 VRAM 来容纳一个 47B 参数的稠密模型。

MoE大模型

Ollama最新更新v0.1.33，实现了多并发可同时与多个模型聊天对话！

· 修复了运行Mixtral架构模型时出现的内存溢出错误。

ollama 语言大模型聊天

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

ensp; 专家数量（num_local_experts）：这决定架构中的专家总数（例如，Mixtral

MoE 专家混合模型

QWen1.5: 卓越模型之路

Base 和 Chat 模型在一系列基础及扩展能力上进行了详尽评估，包括如语言理解、代码、推理等在内的基础能力，多语言能力，人类偏好对齐能力，智能体能力，检索增强生成能力（RAG）等，对比对象也增加了热门的Mixtral

Qwen1.5 开源模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

下图展示了CLMs在多个强大的固定RAG系统上显著提高了性能，这些RAG系统是使用GPT-4或像Mixtral这样的最先进的开源模型构建的。

RAG 大模型

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

8B版本在这些任务上超越了Mistral和Gemma，70B版本则战胜了Gemini Pro和MoE架构的Mixtral，分别斩获相应规模的SOTA。

meta llama3

0基础！动手部署Qwen1.5-MoE模型！能力如何？API接入fastgpt等任何应用！喂饭到嘴教程，附模型下载！

Mixtral等大部分优秀的模型，都用moe架构！

Qwen1.5-MoE 大模型下载

新测试基准发布，最强开源Llama 3尴尬了

但令人惊讶的是，它更喜欢几种开放模型如Mixtral和零一万物Yi，甚至对GPT-3.5的评分都有明显提高。

Llama 3 大模型开源

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

strategy-write-clear-instructions 虽然 OpenAI 作为 LLM 供应商在市场上占据领先地位，但还有其他选择，如 Anthropic 的 Claude，Mistral 的 Mixtral

检索增强式生成 RAG

高级 RAG 技术——图解概览

显然，虽然 OpenAI 是大语言模型（大语言模型）供应商的市场领头羊，但也有很多其他选择，比如 Anthropic 的 Claude，最近流行的小型但功能强大的模型如 Mistral 的 Mixtral

RAG 检索图解

比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

Mixtral 8x7B SMoE可以达到480 token/S，100万token价格为0.27美元。

Groq 大模型

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