Mixtral 8x7B：一款强大的多用途语言模型
来自Mistral AI的研究人员开发了Mixtral 8x7B，这是一个利用稀疏混合专家模型（Sparse Mixture of Experts，SMoE）和开放权重的语言模型。这个解码模型已在Apache 2.0许可下获得许可，并且它作为一个稀疏网络的混合专家。
Mixtral 8x7B由于其独特的架构而提供出色的性能。Mixtral的前馈块由八个不同的参数组成，允许路由网络进行动态选择。这个选择过程使得每个令牌可以由两个参数组（即专家）进行处理，并将结果进行加性组合。这种策略在保持成本和延迟控制的同时，显著扩展了模型的参数空间。
Mixtral的一个突出特点是其对参数的有效利用，从而实现了在小批量和大批量大小下的更快推断时间。在基准测试中，Mixtral在多语言理解、代码生成和数学等方面展示出与Llama 2 70B和GPT-3.5等其他知名语言模型可比或更优的性能。
Mixtral在各种任务中表现出色，包括多语言理解、代码生成和数学等。该模型能够有效地从32k个令牌的上下文窗口中提取数据，而不管数据的长度和位置在序列中的位置如何。
为确保公平评估，研究团队在多个基准测试中对Mixtral和Llama模型进行了深入比较。这些评估涵盖了数学、代码、阅读理解、常识思维、世界知识和流行的聚合结果。
除了Mixtral 8x7B之外，研究人员还推出了Mixtral 8x7B – Instruct，这是一个针对指令进行优化的对话模型。通过直接优化偏好和监督微调，Mixtral – Instruct在表现上超过了GPT-3.5 Turbo和Llama 2 70B等其他对话模型。
为了鼓励广泛的获取和多样化应用，Mixtral 8x7B和Mixtral 8x7B – Instruct都已获得Apache 2.0许可，允许用于商业和学术用途。
Mixtral 8x7B的开发凸显了其在各个领域的出色性能和多功能性。从数学和代码问题到阅读理解、推理和常识知识，Mixtral作为一款强大的语言模型展现出令人印象深刻的能力。
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