Mixtral 8x22b入門

Mistral AI的混音8x22b：深入研究領先的開源LLM

> 2022年，Openai的Chatgpt到來引發了技術巨頭之間的比賽，以開發有競爭力的大語言模型（LLMS）。 Mistral AI成為關鍵競爭者，在2023年推出了開創性的7B型號，儘管尺寸較小，但仍超過了所有現有的開源LLM。 本文探討了Mixtral 8x22b，Mistral AI的最新成就，研究了其體系結構並展示了其在檢索增強一代（RAG）管道中的使用。

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>混音8x22b的區別特徵

2024年4月發行的Mixtral 8x22b，使用了稀疏的專家（SMOE）體系結構的混合物，具有1410億個參數。這種創新的方法提供了很大的優勢：

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• >無與倫比的成本效率： SMOE架構提供了出色的性能與成本比，領導了開源字段。 如下所示，它使用比可比模型少得多的活動參數實現了高性能水平。 >

• 高性能和速度：在具有1410億參數的同時，其稀疏激活模式在推理期間僅利用390億，超過了700億個參數密度模型，例如Llama 2 70b。
  擴展上下文窗口：
>開源LLMS中的罕見功能，Mixtral 8x22b提供了一個64k-token上下文窗口。

• > 允許的許可證：

  該模型是在Apache 2.0許可下發布的，促進可訪問性和輕鬆性。

• >混合8x22b基準性能 > Mixtral 8x22b始終超過領先的替代方案，例如Llama 70B和命令R跨各種基準：

多語言能力：

熟練英語，德語，法語，西班牙語和意大利語，如基準結果所示：

• >在推理和知識方面的出色表現：
它在常識中擅長推理基準（ARC-C，Hellaswag，MMLU），並表現出強大的英語理解。

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• 傑出的數學和編碼技巧：
混音8x22b在數學和編碼任務中顯著超過競爭對手。

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了解SMOE架構

SMOE架構類似於專家團隊。 SMOE並沒有單個大型模型處理所有信息，而是採用較小的專家模型，每個模型都集中在特定任務上。路由網絡將信息引向最相關的專家，從而提高效率和準確性。 這種方法提供了幾個關鍵優勢：

• >提高效率：降低了計算成本並加快處理。
• 增強的可伸縮性：很容易添加專家而不會影響培訓或推理。
• 提高準確性：專業化會在特定任務上提高性能。
與SMOE模型相關的

挑戰包括培訓複雜性，專家選擇和高內存要求。

開始使用Mixtral 8x22b
>使用混合8x22b涉及mistral api：
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>帳戶設置：
1. >創建一個Mistral AI帳戶，添加計費信息並獲取API密鑰。



2. 環境設置：

   使用conda設置虛擬環境並安裝必要的軟件包（Mistralai，Python-Dotenv，ipykernel）。 將您的API密鑰牢固地存儲在.env文件中。

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3. 使用聊天客戶端：

   使用mistralclient對象和ChatMessage類與模型進行交互。 流媒體可用於更長的響應。 >

> Mixtral 8x22b應用

超越文本生成，混音8x22b啟用：>

• 嵌入生成：創建用於語義分析的文本的向量表示。
• >釋義檢測：使用嵌入距離識別類似的句子。
• 抹布管道：集成了外部知識來源以提高響應準確性。
• 函數調用：觸發結構化輸出的預定函數。

>本文提供了使用Mixtral 8x22b和Mistral API構建基本的RAG管道嵌入，釋義檢測以及建立基本的RAG管道的詳細示例。 該示例使用了示例新聞文章，演示瞭如何縮小文本，生成嵌入，使用faiss進行相似性搜索並構建Mixtral 8x22b的提示，以根據檢索到的上下文回答問題。

結論

混合8x22b代表開源LLM的顯著進步。它的SMOE架構，高性能和寬鬆的許可使其成為各種應用程序的寶貴工具。 本文詳細概述了其功能和實際用法，鼓勵通過提供的資源進一步探索其潛力。

以上是Mixtral 8x22b入門的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！