Mixtral 8x22b로 시작합니다

Mistral ai의 Mixtral 8x22b : 주요 오픈 소스 LLM 에 대한 깊은 다이빙 2022 년 Openai의 Chatgpt 도착은 기술 거인들 사이에서 경쟁력있는 대형 언어 모델 (LLM)을 개발하기 위해 경쟁을 일으켰습니다. Mistral AI는 주요 경쟁자로 부상하여 2023 년에 획기적인 7B 모델을 시작하여 크기가 작지만 기존의 모든 오픈 소스 LLM을 능가했습니다. 이 기사는 Mistral AI의 최신 업적 인 Mixtral 8x22B를 탐구하며, 아키텍처를 검토하고 검색 증강 세대 (RAG) 파이프 라인에서의 사용을 보여줍니다. . 믹스 트랄 8x22b의 구별 기능 2024 년 4 월에 출시 된 믹스 트랄 8x22B는 1,410 억 개의 매개 변수를 자랑하는 전문가 (SMOE) 아키텍처의 희소 혼합을 사용합니다. 이 혁신적인 접근법은 의 상당한 장점을 제공합니다 타의 추종을 불허하는 비용 효율성 :

Smoe Architecture는 탁월한 성능 대비 비율을 제공하여 오픈 소스 필드를 이끌고 있습니다. 아래 그림과 같이, 비슷한 모델보다 훨씬 적은 활성 매개 변수를 사용하여 고성능 수준을 달성합니다.

• 고성능 및 속도 : 1410 억 매개 변수를 보유하고있는 동안 드문 활성화 패턴은 추론 중에 390 억을 사용하여 Llama 2 70b와 같은 70 억 파라미터 밀리미터 밀리미자 모델의 속도를 초과합니다.
확장 컨텍스트 창 :

오픈 소스 LLM의 드문 기능인 Mixtral 8x22B는 64k-token 컨텍스트 창을 제공합니다.

허용 라이센스 :

> 모델은 Apache 2.0 라이센스에 따라 릴리스되어 접근성과 미세 조정의 용이성을 촉진합니다.

• 믹스 트랄 8x22b 벤치 마크 성능 Mixtral 8x22b는 다양한 벤치 마크에서 LLAMA 70B 및 명령 R과 같은 주요 대안을 지속적으로 성능이 우수합니다. 다국어 기능 : 벤치 마크 결과에서 보여준 것처럼 영어, 독일어, 프랑스어, 스페인어 및 이탈리아어에 능숙합니다.

• 추론과 지식의 우수한 성과 : 는 공동 감각 추론 벤치 마크 (ARC-C, Hellaswag, MMLU)에서 탁월하며 강력한 영어 이해력을 보여줍니다.

• 예외적 인 수학 및 코딩 기술 : Mixtral 8x22b 수학 및 코딩 작업의 경쟁자를 크게 능가합니다.

  스모제 아키텍처 이해 스모이 아키텍처는 전문가 팀과 유사합니다. Smoe는 모든 정보를 처리하는 단일 대형 모델 대신에 특정 작업에 중점을 둔 작은 전문가 모델을 사용합니다. 라우팅 네트워크는 정보를 가장 관련성이 높은 전문가에게 지시하여 효율성과 정확성을 향상시킵니다. 이 접근법은 몇 가지 주요 장점을 제공합니다

  효율성 향상 :

  계산 비용을 줄이고 처리 속도를 높입니다 강화 확장 성 :

  훈련이나 추론에 영향을주지 않고 전문가를 쉽게 추가하십시오. 정확도가 높아짐 :
  전문화는 특정 작업에서 더 나은 성능을 제공합니다.
  • SMOE 모델과 관련된 도전에는 훈련 복잡성, 전문가 선택 및 높은 메모리 요구 사항이 포함됩니다. 믹스 트랄 8x22b 로 시작하는 것 Mixtral 8x22B 사용에는 미스트랄 API : 가 포함됩니다 계정 설정 :
  Mistral AI 계정 생성, 청구 정보 추가 및 API 키를 얻습니다.
  환경 설정 :
  Conda를 사용하여 가상 환경을 설정하고 필요한 패키지 (Mistralai, Python-Dotenv, ipykernel)를 설치하십시오. API 키를 .env 파일에 단단히 저장하십시오
  채팅 클라이언트 사용 :

  :

  MISTRALLIENT OBTER 및 ChatMESSAGE 클래스를 사용하여 모델과 상호 작용하십시오. 스트리밍은 더 긴 응답을 위해 사용할 수 있습니다.
  1. 믹스 트랄 8x22b 응용 프로그램 텍스트 생성을 넘어 Mixtral 8x22b는 다음을 가능하게합니다
     임베딩 생성 :
     • 시맨틱 분석을 위해 텍스트의 벡터 표현을 만듭니다. paraphrase detection : 는 삽입 거리를 사용하여 유사한 문장을 식별합니다 Rag Pipelines : 는 외부 지식 소스를 통합하여 응답 정확도를 높입니다.
     기능 호출 :
     • 구조화 된 출력에 대한 사전 정의 된 함수를 트리거합니다 이 기사는 Mixtral 8x22B 및 Mistral API를 사용하여 임베딩 생성, 역설 탐지 및 기본 래그 파이프 라인 구축의 상세한 예를 제공합니다. 이 예제는 샘플 뉴스 기사를 사용하여 텍스트를 청크하고, 임베딩을 생성하고, 유사성 검색을 위해 FAISS를 사용하고, 믹스 트랄 8x22B가 검색된 컨텍스트에 따라 질문에 답변하는 프롬프트를 구성합니다. .
     결론 mixtral 8x22b는 오픈 소스 LLM에서 상당한 발전을 나타냅니다. Smoe Architecture, 고성능 및 허용 라이센스는 다양한 응용 프로그램에 유용한 도구입니다. 이 기사는 기능과 실질적인 사용에 대한 포괄적 인 개요를 제공하여 제공된 자원을 통해 잠재력을 더욱 탐색 할 수 있도록 장려합니다.

위 내용은 Mixtral 8x22b로 시작합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!