主なポイント
Mistral 7B の概要
- パラメータ数: 73億。
- パフォーマンス: Llama 2 13Bなどの大規模モデルを上回る性能。
- 革新性: 高速推論のためのグループ化クエリアテンション（GQA）、長いシーケンスを処理するスライディングウィンドウアテンション（SWA）を採用。
- ライセンス: Apache 2.0ライセンスで制限なく利用可能。
Mixtral 8x7B 量子化モデルの概要
- 高度な量子化: 4ビット量子化でメモリフットプリントを削減。
- 効率的な推論: より高速でリソース効率が高く、コンシューマーグレードのハードウェアに適しています。
- 混合専門家（MoE）: 入力の異なる部分に応じて関連する「専門家」を選択し、効率的にスケーリング。
- 多言語対応: 複数の言語をサポートし、コーディングタスクに優れています。
はじめに
Mistral AIが開発した2つの革新的な言語モデル、MistralファミリーとMixtralファミリーの包括的な概要へようこそ。このブログでは、Mistral 7BとMixtral 8x7B量子化モデルの特徴、パフォーマンス、独自の革新性について探求します。これらのモデルが採用する量子化や混合専門家（MoE）などの高度な技術について詳しく説明し、その能力とハードウェア要件を詳細に比較します。AI愛好家であれ、この分野のプロフェッショナルであれ、このガイドはこれらのモデルがもたらす驚くべき進歩を理解するのに役立ちます。
Mistral 7B の概要
Mistral 7B は、Mistral AIが開発した73億パラメータの強力な言語モデルです。主な特徴は以下の通りです。
Llamaを凌ぐ優れたパフォーマンス
Llama 2 13Bなどのより大きなモデルをさまざまなベンチマークで上回り、効率性を示しています。
革新的なアテンション機構
グループ化クエリアテンション（GQA）による高速推論と、スライディングウィンドウアテンション（SWA）による長いシーケンスの効果的な処理を活用。
オープンライセンス
寛容なApache 2.0ライセンスでリリースされており、さまざまなプラットフォームで制限なく使用・展開できます。
Mixtral 8x7b 量子化モデルの概要
Mixtral 8x7b 量子化 は、高度な量子化技術を組み込んでパフォーマンスと効率を最適化した大規模言語モデルです。
- 高度な量子化: 4ビット量子化などの最先端の量子化手法を採用し、パフォーマンスを大幅に損なうことなくモデルのメモリフットプリントを大幅に削減します。
- 効率的な推論: 量子化モデルにより、より高速でリソースに優しい推論が可能になり、計算リソースが限られたコンシューマーグレードのハードウェアへの展開に適しています。
- 混合専門家: 入力の異なる部分に最も関連する「専門家」を選択して情報を効率的に処理するMoE層を統合し、より大きなモデルのようにスケーリングして動作します。
- 多言語機能: 完全精度モデルと同様に、量子化されたMixtral 8x7bは英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語を含む複数の言語をサポートし、コーディングタスクにも優れています。
Mixtral 8x7b 量子化は、Mistral 7Bの後継または特殊バージョンと見なすことができ、MoEアプローチのアーキテクチャ革新と量子化による効率改善の両方を取り入れています。したがって、Mixtral 8x7b 量子化とMistralの違いをさらに理解するために、量子化とMoEアプローチについて詳しく見ていきます。
Mixtral 8x7b 量子化 vs Mistral：量子化を理解する
量子化は、提供された記事で紹介されているように、Mixtral 8x7b 量子化の主な特徴の1つであり、モデルの重みの精度をより低いビットに減らすプロセスに関係し、それによってモデルのメモリフットプリントを大幅に削減します。これは、微調整タスクにおけるモデルのパフォーマンスを大幅に劣化させることなく達成されます。以下に、量子化がどのように適用され、その重要性について簡潔で専門的な概要を示します。
Mixtral 8x7b 量子化における量子化の適用
- QLORAメソッド: QLORA（量子化低ランクアダプタ）アプローチを使用して、Mixtral 8x7bモデルをわずか4ビット精度で微調整します。この方法により、凍結された4ビット量子化済み事前学習言語モデルを通して、低ランクアダプタ（LoRA）に勾配を逆伝播することが可能になります。
- 革新性: QLORAアプローチは以下のような複数の革新をもたらします。
- 4ビットNormalFloat（NF4）: 正規分布する重みに対して情報理論的に最適な新しいデータ型で、従来の4ビット表現よりも優れた経験的結果を提供します。
- 二重量子化: 量子化定数自体を量子化することでメモリ使用量をさらに削減する技術で、追加のメモリ節約につながります。
- ページ化オプティマイザ: メモリスパイクを管理する戦略で、特に長いシーケンス長のミニバッチを処理する際に役立ちます。
量子化の重要性
- メモリ効率: Mixtral 8x7bモデルにおける量子化の主な重要性は、メモリ要件の劇的な削減にあり、VRAMが限られたGPUでも大規模モデルの微調整を可能にします。
- アクセシビリティ: メモリフットプリントを削減することで、量子化は大規模言語モデルの微調整へのアクセスを民主化し、通常はフル精度モデルのメモリ負荷を処理できないコンシューマーグレードのハードウェアでもそのようなタスクを実行できるようにします。
- パフォーマンス維持: 精度が低下しているにもかかわらず、QLORAメソッドは微調整されたモデルがフル16ビット精度で微調整されたモデルと同等のパフォーマンスを維持することを保証します。
- スケーラビリティ: 量子化により、標準的なハードウェアのメモリ制約を考慮すると、他の方法では不可能だったより大きなモデルのトレーニングが可能になります。これにより、リソース消費を抑えながらモデルサイズをさらに拡大する道が開かれます。
異なるタイプのMixtral 8x7b量子化モデル
Ikawrakow氏がGitHubで、異なるタイプのMixtral 8x7b量子化モデルと現在のllama.cpp量子化アプローチを、コンテキスト長512トークンでのWikitextパープレキシティを用いて比較したものをまとめています。
「量子化誤差」は (PPL(quantized model) - PPL(int8))/PPL(int8) と定義されます。
Mixtral 8x7b 量子化 vs Mistral：MoEを理解する
混合専門家（MoE） は、特にニューラルネットワークの文脈において、深層学習モデルにスパーシティを導入する高度な機械学習パラダイムです。従来のニューラルネットワークは、すべての入力に対して同じパラメータセットを使用します。対照的に、MoEモデルは専門家のプールで構成され、各専門家は入力空間の異なるサブセットを処理できます。ゲーティング機構またはルーターが、入力データに基づいてこれらの専門家の活性化を決定します。
Mixtral 8x7bにおけるMoEの適用
Mixtral 8x7b は、効率的な計算で高いパフォーマンスを達成するためにMoEフレームワークを活用しています。このモデルでは、従来の密なフィードフォワードネットワーク（FFN）が、複数の専門家で構成されるMoE層に置き換えられています。各専門家は、入力データの特定の側面を処理することに特化した小さなニューラルネットワークです。Mixtral 8x7bのルーターは、各トークンに対して最も関連性の高い専門家を動的に選択し、モデルが計算リソースを入力の最も情報量の多い部分に集中できるようにします。
Mixtral 8x7bにおけるMoEのこの適用により、モデルは数十億のパラメータにスケールアップしながら、高速な推論速度を維持できます。また、より長いシーケンスを処理し、さまざまな自然言語処理タスクで最先端の結果を達成することも可能にします。
MoEの重要性
MoEの重要性 は、大規模モデルの強みとスパース計算の効率性を組み合わせる能力にあります。その重要性を強調するいくつかのポイントを以下に示します。
- スケーラビリティ: MoEは、計算コストの対応する増加なしに、前例のない数のパラメータを持つモデルの作成を可能にし、以前は実現不可能だったモデルのトレーニングと展開を可能にします。
- 効率性: 各入力に対して専門家のサブセットのみを活性化することで、MoEモデルは情報をより効率的に処理でき、同様のサイズの密なモデルと比較して推論時間が短縮されます。
- 適応性: MoEモデルは、データのさまざまな側面に異なる専門家を特化させることで、多様で複雑なデータ分布に適応でき、幅広いタスクでパフォーマンスを向上させる可能性があります。
- リソース最適化: MoEは、過剰な計算能力とメモリ帯域幅の必要性を減らすことでハードウェアリソースのより良い利用を可能にし、リソースに制約のあるデバイスにモデルを展開するために重要です。
Mixtral 8x7b 量子化 vs Mistral：アプリケーションとユースケース
研究開発
両モデルは、最先端の言語モデルの探求がAI技術の進歩につながる研究開発の現場で価値があります。どちらを選択するかは、パフォーマンスと効率性のトレードオフなど、研究の特定の焦点に依存する場合があります。
商用展開
パフォーマンスとリソース使用のバランスが重要な商用アプリケーションでは、量子化されたMixtral 8x7bの方がより実用的なソリューションを提供する可能性があります。モデルの能力とハードウェア要件の間の優れた妥協点を提供します。
多言語アプリケーション
両モデルとも複数の言語を処理できるため、クロスリンガル翻訳、多言語コンテンツ作成、言語学習ツールなどのアプリケーションで多言語環境に展開できます。
推論集約型タスク
量子化されたMixtral 8x7bは、リアルタイムの会話型AI、チャットボット、カスタマーサービス自動化など、速度と効率が重要な推論集約型タスクで優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。
Mixtral 8x7b 量子化 vs Mistral：パフォーマンスとハードウェア要件
Mixtral 8x7b 量子化 vs Mistral：パフォーマンス比較
量子化形式のMixtral 8x7Bのパフォーマンスデータは公開されていませんが、Ingrid Stevens氏はさまざまなプロンプトを使用して、Vercel上のMixtral-8x7BとM1チップ上のMixtral-8x7B Q3_K_Mをテストし、ChatGPT 3.5と比較する実験を行いました。彼女は、Mixtral 8x7Bの量子化バージョンと非量子化バージョンの間に有意差はないと結論付けました。したがって、Mixtral 8x7B量子化とMistral 7Bのパフォーマンスを比較するには、Huggingface Open LLM Leaderboard にリストされているMistral 7BとMixtral 8x7Bのベンチマークパフォーマンスを使用するのが実用的です。
- 平均スコア: Mixtral 8x7Bの平均スコア（19.23）はMistral 7B（14.17）よりも高く、平均してMixtral 8x7Bが評価されたタスク全体で優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。
- IFEval: Mixtral 8x7Bは、指示に従うモデルの能力を評価するIFEvalベンチマークで、Mistral 7B（22.66）よりも高いスコア（23.5）を達成しています。
- BBH: 特定のテキストに関する質問に答えるモデルの能力をテストするBBHベンチマークでは、Mixtral 8x7Bがスコア29.73でMistral 7Bの24.04に対して改善されたパフォーマンスを示しています。
- MATH Lvl 5: 5レベルの数学的推論において、Mixtral 8x7Bはスコア8.84でMistral 7Bの2.64を大幅に上回り、数学的問題解決においてはるかに強力な能力を示唆しています。
- GPQA: さまざまな質問応答タスクでのモデルのパフォーマンスを評価するGPQAベンチマークでは、Mixtral 8x7Bが再び優れたパフォーマンスを示し、スコア9.28に対してMistral 7Bは5.59です。
- MUSR: 要約に焦点を当てたMUSRベンチマークでは、Mixtral 8x7BがMistral 7Bの8.36に対してより高いスコア（12.55）を達成しています。
- MMLU-PRO: さまざまなドメインのプロフェッショナルレベルの多肢選択問題のベンチマークであるMMLU-PROでは、Mixtral 8x7Bがスコア31.5でMistral 7Bの21.7に対して大幅な改善を示しています。
Mixtral 8x7b 量子化 vs Mistral：ハードウェア要件比較
4ビット量子化でMixtralをロードするには、少なくとも30GBのVRAMを備えたGPUデバイスが必要です。一方、Mistral 7Bは少なくとも24GBのVRAMを備えたGPUでトレーニング可能であり、RTX 6000 AdaやA100がトレーニングに適したオプションとなります。Novita AI は、コスト効率が高く、アクセスしやすく、従量課金制のGPUクラウドを提供しており、RTX 4090 24GB、1x RTX 3090 24GB、1x A100 80GB、RTX A6000 48GB、L40 48GBなどを含みます。さらに、Jupyterへの即時アクセスが可能で、Tensorflow、Pytorch、cuDNN、CUDA、TensorRT、Llama3、Stable Diffusionがプリインストールされています。** 世界最安値のAI向けクラウド** をチェックしてください！
他のMistral/Mixtralモデルの探索
Mistral/Mixtralモデルファミリーは広範囲にわたります。Huggingface Open LLM Leaderboardによると、優れたパフォーマンスや特徴的な機能を持つ、類似または微調整された Mistral/Mixtralモデル が多数存在します。見逃さないでください！
Novita AI 上の teknium/openhermes-2.5-mistral-7b
OpenHermes 2.5 Mistral 7B は、OpenHermes 2モデルの継続であり、追加のコードデータセットでトレーニングされた、最先端のMistral微調整モデルです。
Novita AI 上の Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO
Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO は、Mixtral 8x7B MoE LLM上でトレーニングされたNous Researchの新しいフラッグシップモデルです。このモデルは、主にGPT-4生成データの100万エントリ以上に加え、AI分野のオープンデータセットからの他の高品質データでトレーニングされ、さまざまなタスクで最先端のパフォーマンスを達成しています。
Novita AI 上の mistralai/mistral-nemo
Mistral nemo は、MistralがNVIDIAと協力して構築した、128kトークンのコンテキスト長を持つ120億パラメータモデルです。このモデルは多言語対応で、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、ポルトガル語、中国語、日本語、韓国語、アラビア語、ヒンディー語をサポートしています。関数呼び出しをサポートし、Apache 2.0ライセンスでリリースされています。
Novita AI 上の cognitivecomputations-dolphin-mixtral-8x22b
Dolphin 2.9 は、指示追従、会話、コーディング用に設計されています。このモデルはMixtral 8x22B Instructの微調整版です。64kのコンテキスト長を特徴とし、ChatMLテンプレートを使用して16kのシーケンス長で微調整されました。このモデルは検閲されておらず、アライメントとバイアスが取り除かれています。倫理的な使用には外部のアライメント層が必要です。
結論
これまで見てきたように、Mixtral 8x7B量子化モデルは、高度な量子化手法とMoEフレームワークにより、メモリ効率と計算リソース最適化の新たな基準を打ち立てています。Novita AIで利用可能な幅広いMistral/Mixtralモデルを見逃さないでください。それぞれが独自の機能とパフォーマンス向上を提供しています。
よくある質問
Mixtralに最適な量子化は何ですか？
Mixtralは3ビット量子化で優れたパフォーマンスを発揮し、単一のRTX 3090に収まり、1秒あたり約50トークンを処理します。
Mixtral 8x7Bはいつリリースされましたか？
Mistral AIは2023年12月8日にMixtral 8x7Bをリリースしました。
Mistral 8x7Bのランキングは？
一般的なMMLUベンチマークを調べると、Mistralのモデルのパフォーマンスランキングは以下の通りです：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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