Mixtral 8x22b入门

Mistral AI的混音8x22b：深入研究领先的开源LLM

> 2022年，Openai的Chatgpt到来引发了技术巨头之间的比赛，以开发有竞争力的大语言模型（LLMS）。 Mistral AI成为关键竞争者，在2023年推出了开创性的7B型号，尽管尺寸较小，但仍超过了所有现有的开源LLM。 本文探讨了Mixtral 8x22b，Mistral AI的最新成就，研究了其体系结构并展示了其在检索增强一代（RAG）管道中的使用。

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>混音8x22b的区别特征

2024年4月发行的Mixtral 8x22b，使用了稀疏的专家（SMOE）体系结构的混合物，具有1410亿个参数。这种创新的方法提供了很大的优势：

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• >无与伦比的成本效率： SMOE架构提供了出色的性能与成本比，领导了开源字段。 如下所示，它使用比可比模型少得多的活动参数实现了高性能水平。>

• 高性能和速度：在具有1410亿参数的同时，其稀疏激活模式在推理期间仅利用390亿，超过了700亿个参数密度模型，例如Llama 2 70b。
  扩展上下文窗口：
>开源LLMS中的罕见功能，Mixtral 8x22b提供了一个64k-token上下文窗口。

• > 允许的许可证：

  该模型是在Apache 2.0许可下发布的，促进可访问性和轻松性。

• >混合8x22b基准性能 > Mixtral 8x22b始终超过领先的替代方案，例如Llama 70B和命令R跨各种基准：

多语言能力：

熟练英语，德语，法语，西班牙语和意大利语，如基准结果所示：

• >在推理和知识方面的出色表现：
它在常识中擅长推理基准（ARC-C，Hellaswag，MMLU），并表现出强大的英语理解。

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• 杰出的数学和编码技巧：
混音8x22b在数学和编码任务中显着超过竞争对手。

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了解SMOE架构

SMOE架构类似于专家团队。 SMOE并没有单个大型模型处理所有信息，而是采用较小的专家模型，每个模型都集中在特定任务上。路由网络将信息引向最相关的专家，从而提高效率和准确性。 这种方法提供了几个关键优势：

• >提高效率：降低了计算成本并加快处理。
• 增强的可伸缩性：很容易添加专家而不会影响培训或推理。
• 提高准确性：专业化会在特定任务上提高性能。
与SMOE模型相关的

挑战包括培训复杂性，专家选择和高内存要求。

开始使用Mixtral 8x22b
>使用混合8x22b涉及mistral api：
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>帐户设置：
1. >创建一个Mistral AI帐户，添加计费信息并获取API密钥。



2. 环境设置：

   使用conda设置虚拟环境并安装必要的软件包（Mistralai，Python-Dotenv，ipykernel）。 将您的API密钥牢固地存储在.env文件中。

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3. 使用聊天客户端：

   使用mistralclient对象和ChatMessage类与模型进行交互。 流媒体可用于更长的响应。>

> Mixtral 8x22b应用

超越文本生成，混音8x22b启用：>

• 嵌入生成：创建用于语义分析的文本的向量表示。
• >释义检测：使用嵌入距离识别类似的句子。
• 抹布管道：集成了外部知识来源以提高响应准确性。
• 函数调用：触发结构化输出的预定函数。

>本文提供了使用Mixtral 8x22b和Mistral API构建基本的RAG管道嵌入，释义检测以及建立基本的RAG管道的详细示例。 该示例使用了示例新闻文章，演示了如何缩小文本，生成嵌入，使用faiss进行相似性搜索并构建Mixtral 8x22b的提示，以根据检索到的上下文回答问题。

结论

混合8x22b代表开源LLM的显着进步。它的SMOE架构，高性能和宽松的许可使其成为各种应用程序的宝贵工具。 本文详细概述了其功能和实际用法，鼓励通过提供的资源进一步探索其潜力。

以上是Mixtral 8x22b入门的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！