状态空间模型(SSM)是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术,其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色,成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。
状态空间模型(SSM)是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术,其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色,成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。
本文将介绍 MoE 的构建模块、训练方法以及在使用它们进行推理时需要考虑的权衡因素。
这项综述性研究报告批判性地分析了生成式AI的发展现状和发展方向,并探究了谷歌Gemini和备受期待的OpenAI Q*等创新成果将如何改变多个领域的实际应用。
多模态大模型做“多任务指令微调”,大模型可能会“学得多错得多”,因为不同任务之间的冲突,导致泛化能力下降。
混合专家模型(MoE)成为最近关注的热点。
一条神秘磁力链接引爆整个AI圈,现在,正式测评结果终于来了:首个开源MoE大模型Mixtral 8x7B,已经达到甚至超越了Llama 2 70B和GPT-3.5的水平。
上周末,Mistral甩出的开源MoE大模型,震惊了整个开源社区。MoE究竟是什么?它又是如何提升了大语言模型的性能?
前几日,一条MoE的磁力链接引爆AI圈。刚刚出炉的基准测试中,8*7B的小模型直接碾压了Llama 2 70B!网友直呼这是初创公司版的超级英雄故事,要赶超GPT-4只是时间问题了。有趣的是,创始人姓氏的首字母恰好组成了「L.L.M.」。
「高端」的开源,往往采用最朴素的发布方式。昨天,Mistral AI 在 X 平台甩出一条磁力链接,宣布了新的开源动作。
“取消今晚所有计划!”,许多AI开发者决定不睡了。只因首个开源MoE大模型刚刚由Mistral AI发布。