Mixtral 8x7b cuantizado vs Mistral: ¿Cuál es mejor?

Aspectos destacados

Resumen de Mistral 7B

• Parámetros: 7.3 mil millones.
• Rendimiento: Supera a modelos más grandes como Llama 2 13B.
• Innovaciones: Atención agrupada por consultas (GQA) para inferencia más rápida; Atención de ventana deslizante (SWA) para manejar secuencias más largas.
• Licencia: Licencia Apache 2.0 para uso sin restricciones.

Resumen del modelo cuantizado Mixtral 8x7B

• Cuantización avanzada: Cuantización de 4 bits para reducir la huella de memoria.
• Inferencia eficiente: Más rápida y eficiente en recursos, adecuada para hardware de consumo.
• Mezcla de Expertos (MoE): Selecciona “expertos” relevantes para diferentes partes de la entrada, escalando de manera eficiente.
• Multilingüe: Soporta varios idiomas y destaca en tareas de codificación.

Introducción

Bienvenido a nuestra visión completa de las familias de modelos Mistral y Mixtral, dos innovadores modelos de lenguaje desarrollados por Mistral AI. En este blog, exploraremos las características, el rendimiento y las innovaciones únicas de los modelos Mistral 7B y Mixtral 8x7B cuantizado. Profundizaremos en las técnicas avanzadas empleadas por estos modelos, como la cuantización y la Mezcla de Expertos (MoE), y proporcionaremos una comparación detallada de sus capacidades y requisitos de hardware. Ya seas un entusiasta de la IA o un profesional en el campo, esta guía te ayudará a comprender los notables avances que estos modelos aportan.

Resumen de Mistral 7b

Mistral 7B es un potente modelo de lenguaje de 7.3 mil millones de parámetros desarrollado por Mistral AI. Sus características destacadas incluyen:

Rendimiento superior frente a Llama

Supera a modelos más grandes como Llama 2 13B en varios benchmarks, demostrando eficiencia.

Mecanismos de atención innovadores

Utiliza atención agrupada por consultas (GQA) para inferencia más rápida y atención de ventana deslizante (SWA) para manejar secuencias más largas de manera efectiva.

Licencia abierta

Publicado bajo la licencia permisiva Apache 2.0, que permite su uso y despliegue sin restricciones en diferentes plataformas.

Resumen del modelo cuantizado Mixtral 8x7b

Mixtral 8x7b cuantizado es un modelo de lenguaje grande que incorpora técnicas avanzadas de cuantización para optimizar el rendimiento y la eficiencia:

• Cuantización avanzada: Utiliza métodos de cuantización de última generación, como la cuantización de 4 bits, que reduce significativamente la huella de memoria del modelo sin comprometer sustancialmente el rendimiento.
• Inferencia eficiente: El modelo cuantizado permite una inferencia más rápida y eficiente en recursos, lo que lo hace adecuado para su despliegue en hardware de consumo con recursos computacionales limitados.
• Mezcla de Expertos: Integra una capa MoE que procesa información de manera eficiente seleccionando los “expertos” más relevantes para diferentes partes de la entrada, permitiendo escalar y rendir como un modelo mucho más grande.
• Capacidades multilingües: Al igual que el modelo de precisión completa, el Mixtral 8x7b cuantizado admite varios idiomas, incluidos inglés, francés, alemán, español e italiano, y también destaca en tareas de codificación.

El Mixtral 8x7b cuantizado puede considerarse un sucesor o una versión especializada de Mistral 7B, que incorpora tanto las innovaciones arquitectónicas del enfoque MoE como las mejoras de eficiencia aportadas por la cuantización. Por lo tanto, para comprender mejor las diferencias entre Mixtral 8x7b cuantizado y Mistral, exploraremos la cuantización y el enfoque MoE.

Mixtral 8x7b cuantizado vs Mistral: Comprendiendo la cuantización

La cuantización, una de las características distintivas principales de Mixtral 8x7b cuantizado, como se introdujo en el artículo, se refiere al proceso de reducir la precisión de los pesos del modelo a bits más bajos, lo que a su vez disminuye significativamente la huella de memoria del modelo. Esto se logra sin degradar sustancialmente el rendimiento del modelo en tareas de ajuste fino. A continuación, se presenta una descripción concisa y profesional de cómo se aplica la cuantización y su importancia:

Aplicación de la cuantización en Mixtral 8x7b cuantizado

• Método QLORA: El enfoque QLORA (Quantized Low-rank Adapters, adaptadores de bajo rango cuantizados) se utiliza para ajustar finamente el modelo Mixtral 8x7b con una precisión de solo 4 bits. Este método permite la retropropagación de gradientes a través de un modelo de lenguaje preentrenado congelado y cuantizado a 4 bits hacia Adaptadores de Bajo Rango (LoRA).
• Innovaciones: El enfoque QLORA introduce varias innovaciones como:
• 4-bit NormalFloat (NF4): Un nuevo tipo de dato que es óptimo desde el punto de vista de la teoría de la información para pesos distribuidos normalmente, proporcionando mejores resultados empíricos que las representaciones tradicionales de 4 bits.
• Doble cuantización: Una técnica que reduce aún más el uso de memoria al cuantizar las propias constantes de cuantización, lo que genera ahorros adicionales de memoria.
• Optimizadores paginados: Una estrategia para manejar picos de memoria, particularmente útil al procesar mini-lotes con secuencias de gran longitud.

Importancia de la cuantización

• Eficiencia de memoria: La principal importancia de la cuantización en el modelo Mixtral 8x7b es la reducción drástica de los requisitos de memoria, lo que hace factible ajustar modelos grandes en GPUs con VRAM limitada.
• Accesibilidad: Al reducir la huella de memoria, la cuantización democratiza el acceso al ajuste fino de modelos de lenguaje grandes, ya que es posible realizar estas tareas en hardware de consumo que normalmente no podría manejar la carga de memoria de los modelos de precisión completa.
• Preservación del rendimiento: A pesar de la precisión reducida, el método QLORA asegura que el modelo ajustado mantiene un rendimiento comparable al de un modelo ajustado con precisión completa de 16 bits.
• Escalabilidad: La cuantización permite entrenar modelos más grandes de lo que sería posible dadas las limitaciones de memoria del hardware estándar. Esto allana el camino para una mayor escalabilidad en el tamaño del modelo mientras se mantiene bajo control el consumo de recursos.

Diferentes tipos de modelos cuantizados Mixtral 8x7b

Ikawrakow en Github resumió una comparación entre diferentes tipos de modelos cuantizados Mixtral 8x7b y el enfoque de cuantización actual de llama.cpp utilizando perplejidades de Wikitext para una longitud de contexto de 512 tokens.

“Error de cuantización” se define como (PPL(modelo cuantizado) - PPL(int8))/PPL(int8).

Mixtral 8x7b cuantizado vs Mistral: Comprendiendo MoE

La Mezcla de Expertos (MoE) es un paradigma avanzado de aprendizaje automático que introduce dispersión en los modelos de aprendizaje profundo, particularmente en el contexto de las redes neuronales. Las redes neuronales tradicionales utilizan el mismo conjunto de parámetros para todas las entradas. En contraste, los modelos MoE consisten en un conjunto de expertos especializados, cada uno capaz de manejar diferentes subconjuntos del espacio de entrada. Un mecanismo de compuerta o enrutador determina la activación de estos expertos según los datos de entrada.

Aplicación de MoE en Mixtral 8x7b

Mixtral 8x7b aprovecha el marco MoE para lograr un alto rendimiento con un cómputo eficiente. En este modelo, las redes de avance densas tradicionales (FFN) se reemplazan con capas MoE, que constan de múltiples expertos. Cada experto es una red neuronal más pequeña que se especializa en manejar aspectos específicos de los datos de entrada. El enrutador en Mixtral 8x7b selecciona dinámicamente los expertos más relevantes para cada token, lo que permite al modelo enfocar los recursos computacionales en las partes más informativas de la entrada.

Esta aplicación de MoE en Mixtral 8x7b permite que el modelo escale hasta miles de millones de parámetros mientras mantiene velocidades de inferencia rápidas. También permite que el modelo maneje secuencias más largas y logre resultados de vanguardia en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Importancia de MoE

La importancia de MoE radica en su capacidad para combinar las fortalezas de los modelos a gran escala con la eficiencia del cómputo disperso. Aquí hay algunos puntos clave que destacan su importancia:

• Escalabilidad: MoE permite la creación de modelos con una cantidad de parámetros sin precedentes sin un aumento correspondiente en los costos computacionales, lo que hace posible entrenar y desplegar modelos que antes eran inviables.
• Eficiencia: Al activar solo un subconjunto de expertos por entrada, los modelos MoE pueden procesar información de manera más eficiente, lo que lleva a tiempos de inferencia más rápidos en comparación con modelos densos de tamaño similar.
• Adaptabilidad: Los modelos MoE pueden adaptarse a distribuciones de datos diversas y complejas especializando diferentes expertos en diferentes aspectos de los datos, lo que potencialmente mejora el rendimiento en una amplia gama de tareas.
• Optimización de recursos: MoE permite una mejor utilización de los recursos de hardware al reducir la necesidad de potencia computacional y ancho de banda de memoria excesivos, lo cual es crucial para desplegar modelos en dispositivos con recursos limitados.

Mixtral 8x7b cuantizado vs Mistral: Aplicaciones y casos de uso

Investigación y desarrollo:

Ambos modelos pueden ser valiosos en entornos de investigación y desarrollo, donde la exploración de modelos de lenguaje de vanguardia puede conducir a avances en la tecnología de IA. La elección entre los dos puede depender del enfoque específico de la investigación, como el equilibrio entre rendimiento y eficiencia.

Despliegues comerciales:

Para aplicaciones comerciales donde el equilibrio entre rendimiento y uso de recursos es crítico, el Mixtral 8x7b cuantizado podría ofrecer una solución más práctica. Proporciona un buen compromiso entre las capacidades del modelo y los requisitos de hardware.

Aplicaciones multilingües:

Dado que ambos modelos son capaces de manejar múltiples idiomas, pueden desplegarse en entornos multilingües para aplicaciones como traducción entre idiomas, creación de contenido multilingüe y herramientas de aprendizaje de idiomas.

Tareas intensivas en inferencia:

El Mixtral 8x7b cuantizado puede tener un mejor rendimiento en tareas intensivas en inferencia donde la velocidad y la eficiencia son críticas, como la IA conversacional en tiempo real, chatbots y automatización de servicio al cliente.

Mixtral 8x7b cuantizado vs Mistral: Rendimiento y requisitos de hardware

Mixtral 8x7b cuantizado vs Mistral: Comparación de rendimiento

Aunque los datos de rendimiento para Mixtral 8x7B en su forma cuantizada no están disponibles públicamente, Ingrid Stevens realizó algunos experimentos con varios prompts para probar Mixtral-8x7B en Vercel y Mixtral-8x7B Q3_K_M en un chip M1, comparándolos con ChatGPT 3.5. Concluyó que no hay una diferencia significativa entre las versiones cuantizada y no cuantizada de Mixtral 8x7B. Por lo tanto, para comparar el rendimiento de Mixtral 8x7B cuantizado con Mistral 7B, es práctico utilizar el rendimiento de referencia de Mistral 7B y Mixtral 8x7B tal como se listan en el Huggingface Open LLM Leaderboard.

1. Puntaje promedio: Mixtral 8x7B tiene un puntaje promedio más alto (19.23) en comparación con Mistral 7B (14.17), lo que indica que, en promedio, Mixtral 8x7B tiene un mejor rendimiento en las tareas evaluadas.
2. IFEval: Mixtral 8x7B obtiene un puntaje más alto (23.5) en el benchmark IFEval, que evalúa la capacidad del modelo para seguir instrucciones, en comparación con Mistral 7B (22.66).
3. BBH: En el benchmark BBH, que prueba la capacidad del modelo para responder preguntas sobre un texto dado, Mixtral 8x7B muestra un rendimiento mejorado con un puntaje de 29.73 frente a 24.04 de Mistral 7B.
4. MATH Lvl 5: Para el razonamiento matemático en el nivel 5, Mixtral 8x7B supera significativamente a Mistral 7B, con un puntaje de 8.84 en comparación con 2.64, lo que sugiere una capacidad mucho más sólida en la resolución de problemas matemáticos.
5. GPQA: En el benchmark GPQA, que evalúa el rendimiento del modelo en una variedad de tareas de respuesta a preguntas, Mixtral 8x7B demuestra nuevamente un rendimiento superior con un puntaje de 9.28, mientras que Mistral 7B tiene un puntaje de 5.59.
6. MUSR: Para el benchmark MUSR, que se centra en la summarización, Mixtral 8x7B alcanza un puntaje más alto (12.55) que Mistral 7B (8.36).
7. MMLU-PRO: En MMLU-PRO, un benchmark para preguntas de opción múltiple de nivel profesional en diversos dominios, Mixtral 8x7B muestra una mejora sustancial con un puntaje de 31.5, en comparación con 21.7 de Mistral 7B.

Mixtral 8x7b cuantizado vs Mistral: Comparación de requisitos de hardware

Se necesita un dispositivo GPU con al menos 30 GB de VRAM para cargar Mixtral con cuantización de 4 bits. Mientras que para Mistral 7B, se puede entrenar en GPUs con al menos 24 GB de VRAM, lo que hace que RTX 6000 Ada o A100 sean opciones adecuadas para el entrenamiento. Novita AI ofrece una nube de GPU rentable, de fácil acceso y pago por uso, que incluye RTX 4090 24GB, 1x RTX 3090 24GB, 1x A100 80GB, RTX A6000 48GB y L40 48GB. Además, tiene acceso instantáneo a Jupyter, preinstalado con Tensorflow, Pytorch, cuDNN, CUDA, TensorRT, Llama3 y Stable Diffusion. ¡Echa un vistazo a la nube más económica global para IA!

Explorando otros modelos Mistral/Mixtral

La familia de modelos Mistral/Mixtral es extensa. Según el Huggingface Open LLM Leaderboard, hay muchos modelos Mistral/Mixtral similares o ajustados con rendimiento superior o características distintivas. ¡No te los pierdas!

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

OpenHermes 2.5 Mistral 7B es un ajuste fino de última generación de Mistral, una continuación del modelo OpenHermes 2, que fue entrenado en conjuntos de datos de código adicionales.

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

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO es el nuevo modelo insignia de Nous Research entrenado sobre el MoE LLM Mixtral 8x7B. El modelo fue entrenado en más de 1,000,000 de entradas de datos generados principalmente por GPT-4, así como otros datos de alta calidad de conjuntos de datos abiertos en el panorama de la IA, logrando un rendimiento de vanguardia en una variedad de tareas.

mistralai/mistral-nemo en Novita AI

Mistral nemo es un modelo de 12 mil millones de parámetros con una longitud de contexto de 128k tokens construido por Mistral en colaboración con NVIDIA. El modelo es multilingüe, compatible con inglés, francés, alemán, español, italiano, portugués, chino, japonés, coreano, árabe e hindi. Soporta llamadas a funciones y se publica bajo la licencia Apache 2.0.

cognitivecomputations-dolphin-mixtral-8x22b en Novita AI

Dolphin 2.9 está diseñado para seguir instrucciones, conversación y codificación. Este modelo es un ajuste fino de Mixtral 8x22B Instruct. Cuenta con una longitud de contexto de 64k y fue ajustado con una longitud de secuencia de 16k utilizando plantillas ChatML. El modelo no tiene censura y está despojado de alineación y sesgos. Requiere una capa de alineación externa para un uso ético.

Conclusión

Como hemos explorado, el modelo cuantizado Mixtral 8x7B, con sus avanzados métodos de cuantización y el marco MoE, establece un nuevo estándar en eficiencia de memoria y optimización de recursos computacionales. No te pierdas la amplia gama de modelos Mistral/Mixtral disponibles en Novita AI, cada uno ofreciendo características únicas y mejoras de rendimiento.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la mejor cuantización para Mixtral?

Mixtral funciona excelentemente con cuantización de 3 bits, cabiendo en una sola RTX 3090 y procesando aproximadamente 50 tokens por segundo.

¿Cuándo se lanzó Mixtral 8x7B?

Mistral AI lanzó Mixtral 8x7B el 8 de diciembre de 2023.

¿Cuál es la clasificación de Mistral 8x7B?

Al examinar el popular benchmark MMLU, la clasificación de rendimiento de los modelos de Mistral es la siguiente: Mistral Large (84.0%) > Mistral 8x22B (77.8%) > Mistral Small (72.2%) > Mixtral 8x7B (70.6%) > Mistral Nemo (68%) > Mistral 7B (62.5%).

Novita AI es la plataforma en la nube integral que impulsa tus ambiciones de IA. APIs integradas, sin servidor, instancias GPU: las herramientas rentables que necesitas. Elimina la infraestructura, comienza gratis y haz realidad tu visión de IA.

Lecturas recomendadas

Introducción al modelo Mixtral 8x7B de Mistral: Todo lo que necesitas saber

Desarrollando Mistral Instruct: Estrategias de éxito

Presentando Mixtral-8x22B: El último y más grande modelo de lenguaje de mezcla de expertos

Sumergiéndonos en dolphin-2.1-Mistral-7B y LLMs sin censura alternativos