Mixtral-MOE代码逐行调试3-专家赋值+专家能力+专家处理

NLP小讲堂 2024-03-09 17:18:05

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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-8...
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。
使用Mixtral-offloading在消费级硬件上运行Mixtral-8x7B
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。
Mixtral-MOE代码解析
Mixtral 模型为每个词元选择两名专家，因此，尽管其有效参数量是 12B 稠密模型的 4 倍，但其解码速度却能做到与 12B 的稠密模型相当。令人印象深刻的是，Mixtral Instruct 的性能优于 MT-Bench 上的所有其他开放模型...
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。
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