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谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！_mixtral 7b 8 expert
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谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！
话放这里，我敢说Mixtral MoE 8x7B！！！
将会是MoE技术路线上的基座模型 ！！！
前言
由Transformer衍生的大模型，主要有三条技术路线。
1、 Encoder-Only：以google的BERT为代表。
2、 Encoder-Decoder：以Meta的BART、清华大学的GLM、谷歌的T5、为代表。
3、 Decoder-Only：以OpenAI的GPT、谷歌的Bard、Meta的LLaMA等为代表
重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！
那么就在刚刚，Mistral AI 发布了新的MoE技术路线的大模型MoE 8x7B！！！
MoE架构全称专家混合，也是GPT-4采用的方案，可以说这是开源大模型离GPT-4最近的一次了。
**没有发布会、没有宣传视频，只靠一个磁力链接！**感觉少了视频啊~
这个可比某歌在那发布的剪辑来剪辑去的视频要实在的多啊；狗头~~~
Mixtral是啥
Mixtral AI， 成立八个月，估值已达 20 亿欧元。 法国人工智能初创公司 Mistral AI 周日宣布已融资 3.85 亿欧元，主要来自美国集团，成为欧洲两大人工智能冠军之一。
Mistral AI 去年 5 月由三名法国人工智能专家联合创立，首席执行官 Arthur Mensch，31 岁！他们曾在 X 或 ENS 受过美国巨头聘用，但后来决定返回巴黎，目前拥有 22 名员工。
Mistral AI 在 6 月份已经筹集了 1.05 亿美元，在欧洲人工智能公司中，只有德国 Aleph Alpha 拥有如此多的资金，而在 11 月初筹集了近 5 亿欧元。
Mistral AI 的支持者包括软件发行商 Salesforce 等几家美国科技巨头，听说，还有全球超级计算机芯片专家 Nvidia 集团。
模型介绍
估计没啥人看，简单说两句吧~
Mixtral-8x7B-32K MoE模型主要由32个相同的MoEtransformer block组成。MoEtransformer block与普通的transformer block的最大差别在于其FFN层替换为了MoE FFN层。在MoE FFN层，tensor首先会经过一个gate layer计算每个expert的得分，并根据expert得分从8个expert中挑出top-k个expert，将tensor经过这top-k个expert的输出后聚合起来，从而得到MoE FFN层的最终输出，其中的每个expert由3个Linear层组成。值得注意的是，mixtral MoE的所有Norm Layer也采用了和LLama一样的RMSNorm，而在attention layer中，mixtral MoE的QKV矩阵中的Q矩阵shaoe为(4096,4096)，K和V矩阵shape则为(4096,1024)。
具体介绍可以从这里获取!
模型结构长啥样？
表现如何？
性能数据：
- 所有数据来源自OpenCompass
Mistral-8x7B-MoE的具体性能数据未全部公开，社区评测显示，Mistral的表现超越了前身Mistral-7B，甚至在某些领域接近或超越了GPT-4。这一性能提升，OpenCompass 的最新基准测试结果显示 Mixtral-8x7B 超过 llama-2-70B，哟西~~~
| Datasets | Mode | Mistral-7B-v0.1 | Mixtral-8x7B | Llama2-70B | DeepSeek-67B-Base | Qwen-72B |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU | PPL | 64.1 | 71.3 | 69.7 | 71.9 | 77.3 |
| BIG-Bench-Hard | GEN | 56.7 | 67.1 | 64.9 | 71.7 | 63.7 |
| GSM-8K | GEN | 47.5 | 65.7 | 63.4 | 66.5 | 77.6 |
| MATH | GEN | 11.3 | 22.7 | 12.0 | 15.9 | 35.1 |
| HumanEval | GEN | 27.4 | 32.3 | 26.2 | 40.9 | 33.5 |
| MBPP | GEN | 38.6 | 47.8 | 39.6 | 55.2 | 51.6 |
| ARC-c | PPL | 74.2 | 85.1 | 78.3 | 86.8 | 92.2 |
| ARC-e | PPL | 83.6 | 91.4 | 85.9 | 93.7 | 96.8 |
| CommonSenseQA | PPL | 67.4 | 70.4 | 78.3 | 70.7 | 73.9 |
| NaturalQuestion | GEN | 24.6 | 29.4 | 34.2 | 29.9 | 27.1 |
| TrivialQA | GEN | 56.5 | 66.1 | 70.7 | 67.4 | 60.1 |
| HellaSwag | PPL | 78.9 | 82.0 | 82.3 | 82.3 | 85.4 |
| PIQA | PPL | 81.6 | 82.9 | 82.5 | 82.6 | 85.2 |
| SIQA | GEN | 60.2 | 64.3 | 64.8 | 62.6 | 78.2 |
可以白嫖吗？
MistralAI使用的是Apache-2.0开源协议，那就意味着Mistral-8x7B-MoE可免费商用！！
开源不仅降低了使用门槛，还促进AI领域的创新和发展，部署Mixtral 8x7B 大概需要 100G 显存，消费级显卡也能运行咯。
哪里可以获取？
1、 上面的磁力链接；
2、 科学上网这里；
