谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！

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；