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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
课时名称
课时知识点
Mixtral-MOE代码逐行调试2-门控机制+张量流动+路径变换
Mixtral-MOE代码逐行调试2-门控机制+张量流动+路径变换1
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Mixtral-MOE代码逐行调试2-门控机制+张量流动+路径变换
课时名称课时知识点Mixtral-MOE代码逐行调试2-门控机制+张量流动+路径变换Mixtral-MOE代码逐行调试2-门控机制+张量流动+路径变换1
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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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