Mixtral-MOE代码逐行调试2-门控机制+张量流动+路径变换

NLP小讲堂 2024-03-09 17:05:34

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Mixtral-8x7B MoE大模型微调实践，超越Llama2-65B
为了验证Firefly微调MoE模型的策略的有效性，我们并未直接基于Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1进行微调，而是选择对指令遵从能力较弱的预训练模型Mixtral-8x7B-v0.1进行微调。在Chatbot Arena Leaderboard中，Mixtral-8x7B也超越了许多耳熟能详的闭源大模型，例如GPT-3.5-Turbo-0314、Claude-Instant-1、Gemini Pro等，可谓是开源大模型之光。若对训练数据和流程进行更精细的调整，应该还有较大的提升空间。
使用Mixtral-offloading在消费级硬件上运行Mixtral-8x7B
mixtral-offloading 是一个新的项目，但它已经能够很好的运行。它结合了两种思想来显著减少内存使用并能够保持推理速度随着Mixtral-8x7b的成功，MoE模型会在在未来变得越来越受欢迎。为消费者硬件优化推理的框架对于使moe更易于访问至关重要的。作者：Benjamin Marie。
中文Mixtral-Instruct混合专家大模型（MoE）部署与效果体验
中文Mixtral-Instruct混合专家大模型（MoE）部署与效果体验，代码能力突出。
Mixtral Moe代码解读
title: Mixtral Moe代码解读toc: true一直对稀疏专家网络好奇，有些专家没被选中，那么梯度是否为0，这一轮被选中有梯度，下一轮没被选中无梯度，模型可以训练收敛吗？more。
最强开源模型 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 详细介绍：稀疏 Mixtral of experts
同样，在推理过程中，假设每个令牌仅使用两名专家，推理速度 (FLOP) 就像使用 12B 模型（而不是 14B 模型），因为它计算 2x7B 矩阵乘法，但共享一些层。然后，输入的信息将以最高的概率发送给专家，确保最合适的专家处理手头的任务。C) 另请注意，虽然有推理服务，但实现了 FP8 实现，每个令牌运行 3 个专家（而不是默认的 2 个）——但激活更多专家是有害的，因为该模型经过训练只需要处理 3 个专家的贡献2个顶级的。它是最强大的开放权重模型，具有宽松的许可证，也是成本/性能权衡方面的最佳模型。
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