扫码阅读
手机扫码阅读

超过GPT3.5?Mixtral 8*7B 模型结构分析

23 2024-09-29

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文:超过GPT3.5?Mixtral 8*7B 模型结构分析
文章来源:
Datawhale
扫码关注公众号
Mixtral 8x7B模型摘要

Datawhale干货

作者:宋志学,Datawhale成员

前言

2023年12月11日,Mistral AI团队发布了Mixtral 8x7B,一个高质量的稀疏专家混合模型(SMoE)。该模型旨在推进人工智能领域的发展,提供开放权重,使用Apache 2.0开源许可证。Mixtral 8x7B在性能和成本方面超越了现有模型,如Llama 2 70B,速度提升6倍,同时与GPT3.5在标准基准测试中表现相当。

Mixtral的特点包括:

  • 优雅处理32k标记的上下文。
  • 支持多种语言,包括英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。
  • 在代码生成方面表现出色。
  • 可微调成遵循指令的模型,在MT-Bench上得分为8.3。

Mixtral模型结构:

MixtralModel类源于transformers库,继承自PreTrainedModel,包含通用方法。MixtralConfig类提供配置管理,通过简单代码创建模型配置对象。MixtralModel初始化包括嵌入层、多个解码器层和归一化层的设置,支持梯度检查点。

MixtralModel类:

MixtralModel类的forward方法涉及将输入标记向量化、通过解码器层传播并归一化。MixtralDecoderLayer类使用MixtralSparseMoeBlock替代传统MLP层,引入MoE结构差异。MixtralAttention类基于经典的多头注意力机制,并引入旋转位置嵌入。

MixtralSparseMoeBlock:

MixtralSparseMoeBlock实现了稀疏MoE结构,通过门控层分配隐藏状态给各个专家,并整合处理结果。MixtralBLockSparseTop2MLP作为专家模型,基于MLP层实现。

总体来看,Mixtral 8x7B模型通过创新的结构和开放的许可证,为AI社区提供了一个强大且易于访问的资源,有助于推动AI技术的发展。

想要了解更多内容?

查看原文:超过GPT3.5?Mixtral 8*7B 模型结构分析
文章来源:
Datawhale
扫码关注公众号