Mixtral 8x7b quantisiert vs Mistral: Welches ist besser?

Wichtige Highlights

Überblick über Mistral 7B

• Parameter: 7,3 Milliarden.
• Leistung: Übertrifft größere Modelle wie Llama 2 13B.
• Innovationen: Grouped-Query Attention (GQA) für schnellere Inferenz; Sliding Window Attention (SWA) für die Verarbeitung längerer Sequenzen.
• Lizenz: Apache-2.0-Lizenz für uneingeschränkte Nutzung.

Überblick über das quantisierte Mixtral 8x7B-Modell

• Fortschrittliche Quantisierung: 4-Bit-Quantisierung zur Reduzierung des Speicherbedarfs.
• Effiziente Inferenz: Schneller und ressourcenschonender, geeignet für Hardware der Verbraucherklasse.
• Mixture of Experts (MoE): Wählt relevante „Experten“ für verschiedene Eingabeteile aus und skaliert effizient.
• Mehrsprachig: Unterstützt mehrere Sprachen und zeichnet sich bei Programmieraufgaben aus.

Einleitung

Willkommen zu unserem umfassenden Überblick über die Mistral- und Mixtral-Modellfamilien, zwei bahnbrechende Sprachmodelle, die von Mistral AI entwickelt wurden. In diesem Blog werden wir die Funktionen, die Leistung und die einzigartigen Innovationen der quantisierten Modelle Mistral 7B und Mixtral 8x7B untersuchen. Wir werden uns mit den fortgeschrittenen Techniken befassen, die in diesen Modellen eingesetzt werden, wie z. B. Quantisierung und Mixture of Experts (MoE), und einen detaillierten Vergleich ihrer Fähigkeiten und Hardware-Anforderungen liefern. Egal, ob Sie ein KI-Enthusiast oder ein Fachmann auf diesem Gebiet sind, dieser Leitfaden wird Ihnen helfen, die bemerkenswerten Fortschritte zu verstehen, die diese Modelle mit sich bringen.

Überblick über Mistral 7b

Mistral 7B ist ein leistungsstarkes Sprachmodell mit 7,3 Milliarden Parametern, das von Mistral AI entwickelt wurde. Seine herausragenden Merkmale sind:

Überlegene Leistung im Vergleich zu Llama

Es übertrifft größere Modelle wie Llama 2 13B in verschiedenen Benchmarks und zeigt damit seine Effizienz.

Innovative Aufmerksamkeitsmechanismen

Nutzt Grouped-Query Attention (GQA) für schnellere Inferenz und Sliding Window Attention (SWA) zur effektiven Verarbeitung längerer Sequenzen.

Offene Lizenzierung

Veröffentlicht unter der liberalen Apache-2.0-Lizenz, die eine uneingeschränkte Nutzung und Bereitstellung auf verschiedenen Plattformen ermöglicht.

Überblick über das quantisierte Mixtral 8x7b-Modell

Mixtral 8x7b quantisiert ist ein großes Sprachmodell, das fortschrittliche Quantisierungstechniken zur Optimierung von Leistung und Effizienz einsetzt:

• Fortschrittliche Quantisierung: Verwendet modernste Quantisierungsmethoden wie die 4-Bit-Quantisierung, die den Speicherbedarf des Modells erheblich reduziert, ohne die Leistung wesentlich zu beeinträchtigen.
• Effiziente Inferenz: Das quantisierte Modell ermöglicht eine schnellere und ressourcenschonendere Inferenz und ist damit für den Einsatz auf Hardware der Verbraucherklasse mit begrenzten Rechenressourcen geeignet.
• Mixture of Experts: Integriert eine MoE-Schicht, die Informationen effizient verarbeitet, indem sie die relevantesten „Experten“ für verschiedene Teile der Eingabe auswählt, was eine Skalierung und Leistung wie bei einem viel größeren Modell ermöglicht.
• Mehrsprachige Fähigkeiten: Genau wie das Vollpräzisionsmodell unterstützt das quantisierte Mixtral 8x7b mehrere Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch und Italienisch, und zeichnet sich auch bei Programmieraufgaben aus.

Das quantisierte Mixtral 8x7b kann als Nachfolger oder spezialisierte Version des Mistral 7B angesehen werden, die sowohl die architektonischen Innovationen des MoE-Ansatzes als auch die Effizienzsteigerungen durch die Quantisierung integriert. Um die Unterschiede zwischen Mixtral 8x7b quantisiert vs. Mistral weiter zu verstehen, werden wir uns mit der Quantisierung und dem MoE-Ansatz befassen.

Mixtral 8x7b quantisiert vs. Mistral: Quantisierung verstehen

Die Quantisierung, eines der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale von Mixtral 8x7b quantisiert, wie im vorliegenden Artikel vorgestellt, bezieht sich auf den Prozess der Reduzierung der Präzision der Gewichte des Modells auf niedrigere Bits, was wiederum den Speicherbedarf des Modells erheblich verringert. Dies wird erreicht, ohne die Leistung des Modells bei Feintuning-Aufgaben wesentlich zu beeinträchtigen. Hier ist ein präziser und professioneller Überblick darüber, wie die Quantisierung angewendet wird und welche Bedeutung sie hat:

Anwendung der Quantisierung bei Mixtral 8x7b quantisiert

• QLORA-Methode: Der QLORA-Ansatz (Quantized Low-Rank Adapters) wird verwendet, um das Mixtral-8x7b-Modell mit einer bloßen 4-Bit-Präzision zu feintunen. Diese Methode ermöglicht die Rückpropagation von Gradienten durch ein eingefrorenes, 4-Bit-quantisiertes vortrainiertes Sprachmodell in Low-Rank-Adapter (LoRA).
• Innovationen: Der QLORA-Ansatz führt mehrere Innovationen ein, wie z. B.:
• 4-Bit NormalFloat (NF4): Ein neuer Datentyp, der informationstheoretisch optimal für normalverteilte Gewichte ist und bessere empirische Ergebnisse als traditionelle 4-Bit-Darstellungen liefert.
• Doppelte Quantisierung: Eine Technik, die den Speicherverbrauch weiter reduziert, indem die Quantisierungskonstanten selbst quantisiert werden, was zu zusätzlichen Speichereinsparungen führt.
• Paged Optimizers: Eine Strategie zur Bewältigung von Speicherspitzen, die besonders nützlich ist, wenn Minibatches mit langen Sequenzlängen verarbeitet werden.

Bedeutung der Quantisierung

• Speichereffizienz: Die Hauptbedeutung der Quantisierung im Mixtral-8x7b-Modell ist die drastische Reduzierung des Speicherbedarfs, was das Feintunen großer Modelle auf GPUs mit begrenztem VRAM ermöglicht.
• Zugänglichkeit: Durch die Reduzierung des Speicherbedarfs demokratisiert die Quantisierung den Zugang zum Feintunen großer Sprachmodelle, da solche Aufgaben nun auf Hardware der Verbraucherklasse durchgeführt werden können, die normalerweise nicht in der Lage wäre, die Speicherlast von Vollpräzisionsmodellen zu bewältigen.
• Leistungserhalt: Trotz der reduzierten Präzision stellt die QLORA-Methode sicher, dass das feingetunte Modell eine mit einem bei voller 16-Bit-Präzision feingetunten Modell vergleichbare Leistung beibehält.
• Skalierbarkeit: Die Quantisierung ermöglicht das Training größerer Modelle, als es angesichts der Speicherbeschränkungen von Standardhardware sonst möglich wäre. Dies ebnet den Weg für eine weitere Skalierung der Modellgröße bei gleichzeitiger Kontrolle des Ressourcenverbrauchs.

Verschiedene Arten von quantisierten Mixtral 8x7b-Modellen

Ikawrakow auf GitHub fasste einen Vergleich zwischen verschiedenen Arten von quantisierten Mixtral 8x7b-Modellen und dem aktuellen llama.cpp-Quantisierungsansatz unter Verwendung von Wikitext-Perplexities für eine Kontextlänge von 512 Tokens zusammen.

„Quantisierungsfehler“ ist definiert als (PPL(quantisiertes Modell) - PPL(int8))/PPL(int8).

Mixtral 8x7b quantisiert vs. Mistral: MoE verstehen

Mixture of Experts (MoE) ist ein fortschrittliches maschinelles Lernparadigma, das Sparsität in Deep-Learning-Modelle einführt, insbesondere im Kontext neuronaler Netze. Traditionelle neuronale Netze verwenden für alle Eingaben denselben Parametersatz. Im Gegensatz dazu bestehen MoE-Modelle aus einem Pool spezialisierter Experten, die jeweils in der Lage sind, verschiedene Teilmengen des Eingaberaums zu verarbeiten. Ein Gating-Mechanismus oder Router bestimmt die Aktivierung dieser Experten basierend auf den Eingabedaten.

Anwendung von MoE in Mixtral 8x7b

Mixtral 8x7b nutzt das MoE-Framework, um mit effizienter Berechnung eine hohe Leistung zu erzielen. In diesem Modell werden die traditionellen dichten Feed-Forward-Netzwerke (FFNs) durch MoE-Schichten ersetzt, die aus mehreren Experten bestehen. Jeder Experte ist ein kleineres neuronales Netzwerk, das auf die Verarbeitung bestimmter Aspekte der Eingabedaten spezialisiert ist. Der Router in Mixtral 8x7b wählt dynamisch die relevantesten Experten für jedes Token aus und ermöglicht es dem Modell, die Rechenressourcen auf die informativsten Teile der Eingabe zu konzentrieren.

Diese Anwendung von MoE in Mixtral 8x7b ermöglicht es dem Modell, auf Milliarden von Parametern zu skalieren und gleichzeitig schnelle Inferenzgeschwindigkeiten beizubehalten. Es ermöglicht dem Modell auch, längere Sequenzen zu verarbeiten und hochmoderne Ergebnisse in verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu erzielen.

Bedeutung von MoE

Die Bedeutung von MoE liegt in seiner Fähigkeit, die Stärken großer Modelle mit der Effizienz sparsamer Berechnung zu kombinieren. Hier sind einige wichtige Punkte, die seine Wichtigkeit hervorheben:

• Skalierbarkeit: MoE ermöglicht die Erstellung von Modellen mit einer beispiellosen Anzahl von Parametern ohne einen entsprechenden Anstieg der Rechenkosten, was das Training und die Bereitstellung von Modellen ermöglicht, die zuvor nicht realisierbar waren.
• Effizienz: Durch die Aktivierung nur eines Teils der Experten für jede Eingabe können MoE-Modelle Informationen effizienter verarbeiten, was zu schnelleren Inferenzzeiten im Vergleich zu dichten Modellen ähnlicher Größe führt.
• Anpassungsfähigkeit: MoE-Modelle können sich an vielfältige und komplexe Datenverteilungen anpassen, indem sie verschiedene Experten auf verschiedene Aspekte der Daten spezialisieren und so möglicherweise die Leistung bei einer Vielzahl von Aufgaben verbessern.
• Ressourcenoptimierung: MoE ermöglicht eine bessere Nutzung von Hardwareressourcen, indem der Bedarf an übermäßiger Rechenleistung und Speicherbandbreite reduziert wird, was für die Bereitstellung von Modellen auf ressourcenbeschränkten Geräten entscheidend ist.

Mixtral 8x7b quantisiert vs. Mistral: Anwendungen und Anwendungsfälle

Forschung und Entwicklung:

Beide Modelle können in Forschung und Entwicklung wertvoll sein, wo die Erforschung von hochmodernen Sprachmodellen zu Fortschritten in der KI-Technologie führen kann. Die Wahl zwischen den beiden kann vom spezifischen Fokus der Forschung abhängen, z. B. vom Kompromiss zwischen Leistung und Effizienz.

Kommerzielle Bereitstellungen:

Für kommerzielle Anwendungen, bei denen das Gleichgewicht zwischen Leistung und Ressourcennutzung entscheidend ist, könnte das quantisierte Mixtral 8x7b eine praktischere Lösung bieten. Es bietet einen guten Kompromiss zwischen den Fähigkeiten des Modells und den Hardware-Anforderungen.

Mehrsprachige Anwendungen:

Da beide Modelle mehrere Sprachen verarbeiten können, können sie in mehrsprachigen Umgebungen für Anwendungen wie cross-linguale Übersetzung, mehrsprachige Inhaltserstellung und Sprachlernwerkzeuge eingesetzt werden.

Inferenzintensive Aufgaben:

Das quantisierte Mixtral 8x7b könnte bei inferenzintensiven Aufgaben, bei denen Geschwindigkeit und Effizienz entscheidend sind, wie z. B. Echtzeit-Konversations-KI, Chatbots und Automatisierung des Kundendienstes, besser abschneiden.

Mixtral 8x7b quantisiert vs. Mistral: Leistung und Hardware-Anforderungen

Mixtral 8x7b quantisiert vs. Mistral: Leistungsvergleich

Obwohl die Leistungsdaten für Mixtral 8x7B in seiner quantisierten Form nicht öffentlich verfügbar sind, führte Ingrid Stevens einige Experimente mit verschiedenen Prompts durch, um Mixtral-8x7B auf Vercel und Mixtral-8x7B Q3_K_M auf einem M1-Chip zu testen und mit ChatGPT 3.5 zu vergleichen. Sie kam zu dem Schluss, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen den quantisierten und nicht quantisierten Versionen von Mixtral 8x7B gibt. Um die Leistung von Mixtral 8x7B quantisiert mit Mistral 7B zu vergleichen, ist es daher praktisch, die Benchmark-Leistung von Mistral 7B und Mixtral 8x7B zu verwenden, wie sie auf dem Huggingface Open LLM Leaderboard aufgeführt sind.

1. Durchschnittliche Punktzahl: Mixtral 8x7B hat eine höhere durchschnittliche Punktzahl (19.23) im Vergleich zu Mistral 7B (14.17), was darauf hindeutet, dass Mixtral 8x7B im Durchschnitt bei den bewerteten Aufgaben besser abschneidet.
2. IFEval: Mixtral 8x7B erreicht eine höhere Punktzahl (23.5) im IFEval-Benchmark, der die Fähigkeit des Modells bewertet, Anweisungen zu befolgen, im Vergleich zu Mistral 7B (22.66).
3. BBH: Im BBH-Benchmark, der die Fähigkeit des Modells testet, Fragen zu einem gegebenen Text zu beantworten, zeigt Mixtral 8x7B eine verbesserte Leistung mit einer Punktzahl von 29.73 gegenüber 24.04 für Mistral 7B.
4. MATH Lvl 5: Bei mathematischem Denken auf Stufe 5 übertrifft Mixtral 8x7B Mistral 7B deutlich mit einer Punktzahl von 8.84 gegenüber 2.64, was auf eine viel stärkere Fähigkeit zur mathematischen Problemlösung hindeutet.
5. GPQA: Im GPQA-Benchmark, der die Leistung des Modells bei einer Reihe von Frage-Antwort-Aufgaben bewertet, zeigt Mixtral 8x7B erneut eine überlegene Leistung mit einer Punktzahl von 9.28, während Mistral 7B eine Punktzahl von 5.59 hat.
6. MUSR: Für den MUSR-Benchmark, der sich auf Zusammenfassungen konzentriert, erreicht Mixtral 8x7B eine höhere Punktzahl (12.55) als Mistral 7B (8.36).
7. MMLU-PRO: Im MMLU-PRO, einem Benchmark für Multiple-Choice-Fragen auf professionellem Niveau aus verschiedenen Bereichen, zeigt Mixtral 8x7B eine deutliche Verbesserung mit einer Punktzahl von 31.5 gegenüber 21.7 für Mistral 7B.

Mixtral 8x7b quantisiert vs. Mistral: Vergleich der Hardware-Anforderungen

Ein GPU-Gerät mit mindestens 30 GB VRAM, um Mixtral mit 4-Bit-Quantisierung zu laden. Für Mistral 7B kann es auf GPUs mit mindestens 24 GB VRAM trainiert werden, was die RTX 6000 Ada oder A100 zu geeigneten Optionen für das Training macht. Novita AI bietet eine kosteneffiziente, einfach zugängliche, nutzungsbasierte GPU-Cloud, einschließlich RTX 4090 24GB, 1x RTX 3090 24GB, 1x A100 80GB, RTX A6000 48GB und L40 48GB. Darüber hinaus bietet es sofortigen Zugriff auf Jupyter, vorinstalliert mit Tensorflow, Pytorch, cuDNN, CUDA, TensorRT, Llama3 und Stable Diffusion. Schauen Sie sich die günstigste Cloud für KI weltweit an!

Erkundung anderer Mistral/Mixtral-Modelle

Die Modellfamilie Mistral/Mixtral ist umfangreich. Laut dem Huggingface Open LLM Leaderboard gibt es viele ähnliche oder feingetunte Mistral/Mixtral-Modelle mit überlegener Leistung oder besonderen Merkmalen. Nicht verpassen!

teknium/openhermes-2.5-mistral-7b auf Novita AI

OpenHermes 2.5 Mistral 7B ist ein hochmoderner Mistral-Feintune, eine Fortsetzung des OpenHermes 2-Modells, das auf zusätzlichen Code-Datensätzen trainiert wurde.

Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO auf Novita AI

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO ist das neue Flaggschiff-Modell von Nous Research, das auf dem Mixtral 8x7B MoE LLM trainiert wurde. Das Modell wurde auf über 1.000.000 Einträgen von hauptsächlich GPT-4-generierten Daten sowie anderen qualitativ hochwertigen Daten aus offenen Datensätzen der KI-Landschaft trainiert und erzielt eine hochmoderne Leistung bei einer Vielzahl von Aufgaben.

mistralai/mistral-nemo auf Novita AI

Mistral nemo ist ein 12B-Parameter-Modell mit einer Kontextlänge von 128k Tokens, das von Mistral in Zusammenarbeit mit NVIDIA entwickelt wurde. Das Modell ist mehrsprachig und unterstützt Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Hindi. Es unterstützt Funktionsaufrufe und wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.

cognitivecomputations-dolphin-mixtral-8x22b auf Novita AI

Dolphin 2.9 ist für das Befolgen von Anweisungen, Konversation und Programmierung konzipiert. Dieses Modell ist ein Feintune von Mixtral 8x22B Instruct. Es verfügt über eine Kontextlänge von 64k und wurde mit einer Sequenzlänge von 16k unter Verwendung von ChatML-Vorlagen feingetunt. Das Modell ist unzensiert und von Ausrichtung und Voreingenommenheit befreit. Es erfordert eine externe Ausrichtungsschicht für eine ethische Nutzung.

Fazit

Wie wir gesehen haben, setzt das quantisierte Mixtral 8x7B-Modell mit seinen fortschrittlichen Quantisierungsmethoden und dem MoE-Framework neue Maßstäbe für Speichereffizienz und Optimierung der Rechenressourcen. Verpassen Sie nicht die umfangreiche Palette an Mistral/Mixtral-Modellen, die auf Novita AI verfügbar sind und jeweils einzigartige Funktionen und Leistungssteigerungen bieten.

FAQs

Was ist die beste Quantisierung für Mixtral?

Mixtral funktioniert hervorragend mit 3-Bit-Quantisierung, passt auf eine einzelne RTX 3090 und verarbeitet etwa 50 Tokens pro Sekunde.

Wann wurde Mixtral 8x7B veröffentlicht?

Mistral AI hat Mixtral 8x7B am 8. Dezember 2023 veröffentlicht.

Wie ist das Ranking von Mistral 8x7B?

Betrachtet man den beliebten MMLU-Benchmark, ergibt sich folgendes Leistungsranking der Mistral-Modelle: Mistral Large (84,0 %) > Mistral 8x22B (77,8 %) > Mistral Small (72,2 %) > Mixtral 8x7B (70,6 %) > Mistral Nemo (68 %) > Mistral 7B (62,5 %).

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