Mixtral 8x7b quantizado vs Mistral: Qual é o Melhor?

Destaques Principais

Visão Geral do Mistral 7B

• Parâmetros: 7,3 bilhões.
• Desempenho: Supera modelos maiores como Llama 2 13B.
• Inovações: Atenção de consulta agrupada (GQA) para inferência mais rápida; Atenção de janela deslizante (SWA) para lidar com sequências mais longas.
• Licenciamento: Licença Apache 2.0 para uso irrestrito.

Visão Geral do Modelo Quantizado Mixtral 8x7B

• Quantização Avançada: Quantização de 4 bits para reduzir o consumo de memória.
• Inferência Eficiente: Mais rápida e com uso mais eficiente de recursos, adequada para hardware de nível consumidor.
• Mixture of Experts (MoE): Seleciona “especialistas” relevantes para diferentes partes da entrada, escalando de forma eficiente.
• Multilíngue: Suporta vários idiomas e se destaca em tarefas de codificação.

Introdução

Bem-vindo à nossa visão geral abrangente das famílias de modelos Mistral e Mixtral, dois modelos de linguagem inovadores desenvolvidos pela Mistral AI. Neste blog, exploraremos os recursos, desempenho e inovações únicas dos modelos Mistral 7B e Mixtral 8x7B quantizado. Vamos nos aprofundar nas técnicas avançadas empregadas por esses modelos, como quantização e Mixture of Experts (MoE), e fornecer uma comparação detalhada de suas capacidades e requisitos de hardware. Seja você um entusiasta de IA ou um profissional da área, este guia ajudará a entender os avanços notáveis que esses modelos trazem.

Visão Geral do Mistral 7b

O Mistral 7B é um poderoso modelo de linguagem com 7,3 bilhões de parâmetros desenvolvido pela Mistral AI. Seus recursos de destaque incluem:

Desempenho Superior em Relação ao Llama

Supera modelos maiores como Llama 2 13B em vários benchmarks, demonstrando eficiência.

Mecanismos de Atenção Inovadores

Utiliza atenção de consulta agrupada (GQA) para inferência mais rápida e atenção de janela deslizante (SWA) para lidar eficazmente com sequências mais longas.

Licenciamento Aberto

Lançado sob a licença permissiva Apache 2.0, permitindo uso e implantação irrestritos em diferentes plataformas.

Visão Geral do Modelo Quantizado Mixtral 8x7b

O Mixtral 8x7b quantizado é um modelo de linguagem grande que incorpora técnicas avançadas de quantização para otimizar desempenho e eficiência:

• Quantização Avançada: Utiliza métodos de quantização de ponta, como quantização de 4 bits, que reduz significativamente o consumo de memória do modelo sem comprometer substancialmente o desempenho.
• Inferência Eficiente: O modelo quantizado permite inferência mais rápida e com uso mais eficiente de recursos, tornando-o adequado para implantação em hardware de nível consumidor com recursos computacionais limitados.
• Mixture of Experts: Integra uma camada MoE que processa informações de forma eficiente, selecionando os “especialistas” mais relevantes para diferentes partes da entrada, permitindo escalar e ter desempenho como um modelo muito maior.
• Capacidades Multilíngues: Assim como o modelo de precisão total, o Mixtral 8x7b quantizado suporta vários idiomas, incluindo inglês, francês, alemão, espanhol e italiano, e também se destaca em tarefas de codificação.

O Mixtral 8x7b Quantizado pode ser visto como um sucessor ou uma versão especializada do Mistral 7B, incorporando tanto as inovações arquitetônicas da abordagem MoE quanto as melhorias de eficiência trazidas pela quantização. Portanto, para entender melhor as diferenças entre Mixtral 8x7b quantizado vs Mistral, vamos explorar a quantização e a abordagem MoE.

Mixtral 8x7b quantizado vs Mistral: Entendendo a Quantização

A quantização, uma das principais características distintivas do Mixtral 8x7b quantizado, conforme apresentado no artigo, refere-se ao processo de reduzir a precisão dos pesos do modelo para bits mais baixos, o que por sua vez diminui significativamente o consumo de memória do modelo. Isso é alcançado sem degradar substancialmente o desempenho do modelo em tarefas de ajuste fino. Aqui está uma visão geral concisa e profissional de como a quantização é aplicada e sua importância:

Aplicação da Quantização no Mixtral 8x7b quantizado

• Método QLORA: A abordagem QLORA (Quantized Low-rank Adapters) é utilizada para ajustar o modelo Mixtral 8x7b com precisão de apenas 4 bits. Esse método permite a retropropagação de gradientes através de um modelo de linguagem pré-treinado congelado e quantizado em 4 bits para adaptadores de baixo posto (LoRA).
• Inovações: A abordagem QLORA introduz várias inovações, como:
• 4-bit NormalFloat (NF4): Um novo tipo de dado que é informacionalmente teórico-ótimo para pesos com distribuição normal, fornecendo melhores resultados empíricos do que representações tradicionais de 4 bits.
• Dupla Quantização: Uma técnica que reduz ainda mais o uso de memória ao quantizar as próprias constantes de quantização, gerando economia adicional de memória.
• Otimizadores Paginados: Uma estratégia para gerenciar picos de memória, particularmente útil ao processar minibatches com longos comprimentos de sequência.

Importância da Quantização

• Eficiência de Memória: A principal importância da quantização no modelo Mixtral 8x7b é a redução drástica nos requisitos de memória, tornando viável o ajuste fino de modelos grandes em GPUs com VRAM limitada.
• Acessibilidade: Ao reduzir o consumo de memória, a quantização democratiza o acesso ao ajuste fino de modelos de linguagem grandes, pois torna-se possível realizar tais tarefas em hardware de nível consumidor que normalmente não seria capaz de lidar com a carga de memória de modelos de precisão total.
• Preservação de Desempenho: Apesar da precisão reduzida, o método QLORA garante que o modelo ajustado mantenha desempenho comparável ao de um modelo ajustado com precisão total de 16 bits.
• Escalabilidade: A quantização permite o treinamento de modelos maiores do que seria possível, dadas as restrições de memória do hardware padrão. Isso abre caminho para uma maior escalabilidade no tamanho dos modelos, mantendo o consumo de recursos sob controle.

Diferentes Tipos de Modelos Quantizados Mixtral 8x7b

Ikawrakow no Github resumiu uma comparação entre diferentes tipos de modelos quantizados Mixtral 8x7b e a abordagem de quantização atual do llama.cpp usando perplexidades do Wikitext para um comprimento de contexto de 512 tokens.

“Erro de Quantização” é definido como (PPL(modelo quantizado) - PPL(int8))/PPL(int8).

Mixtral 8x7b quantizado vs Mistral: Entendendo o MoE

O Mixture of Experts (MoE) é um paradigma avançado de aprendizado de máquina que introduz esparsidade em modelos de aprendizado profundo, particularmente no contexto de redes neurais. Redes neurais tradicionais usam o mesmo conjunto de parâmetros para todas as entradas. Em contraste, modelos MoE consistem em um pool de especialistas especializados, cada um capaz de lidar com diferentes subconjuntos do espaço de entrada. Um mecanismo de portão ou roteador determina a ativação desses especialistas com base nos dados de entrada.

Aplicação do MoE no Mixtral 8x7b

O Mixtral 8x7b aproveita o framework MoE para alcançar alto desempenho com computação eficiente. Neste modelo, as tradicionais redes feed-forward densas (FFNs) são substituídas por camadas MoE, que consistem em múltiplos especialistas. Cada especialista é uma rede neural menor especializada em lidar com aspectos específicos dos dados de entrada. O roteador no Mixtral 8x7b seleciona dinamicamente os especialistas mais relevantes para cada token, permitindo que o modelo concentre recursos computacionais nas partes mais informativas da entrada.

Essa aplicação do MoE no Mixtral 8x7b permite que o modelo escale para bilhões de parâmetros enquanto mantém velocidades de inferência rápidas. Também permite que o modelo lide com sequências mais longas e alcance resultados de ponta em várias tarefas de processamento de linguagem natural.

Importância do MoE

A importância do MoE reside em sua capacidade de combinar os pontos fortes de modelos em grande escala com a eficiência da computação esparsa. Aqui estão alguns pontos-chave que destacam sua importância:

• Escalabilidade: O MoE permite a criação de modelos com um número sem precedentes de parâmetros sem um aumento correspondente nos custos computacionais, tornando possível treinar e implantar modelos anteriormente inviáveis.
• Eficiência: Ao ativar apenas um subconjunto de especialistas para cada entrada, os modelos MoE podem processar informações de forma mais eficiente, levando a tempos de inferência mais rápidos em comparação com modelos densos de tamanho similar.
• Adaptabilidade: Modelos MoE podem se adaptar a distribuições de dados diversas e complexas, especializando diferentes especialistas em diferentes aspectos dos dados, potencialmente melhorando o desempenho em uma ampla gama de tarefas.
• Otimização de Recursos: O MoE permite melhor utilização dos recursos de hardware, reduzindo a necessidade de poder computacional e largura de banda de memória excessivos, o que é crucial para implantar modelos em dispositivos com recursos limitados.

Mixtral 8x7b quantizado vs Mistral: Aplicações e Casos de Uso

Pesquisa e Desenvolvimento:

Ambos os modelos podem ser valiosos em ambientes de pesquisa e desenvolvimento, onde a exploração de modelos de linguagem de ponta pode levar a avanços na tecnologia de IA. A escolha entre os dois pode depender do foco específico da pesquisa, como o trade-off entre desempenho e eficiência.

Implantações Comerciais:

Para aplicações comerciais onde o equilíbrio entre desempenho e utilização de recursos é crítico, o Mixtral 8x7b quantizado pode oferecer uma solução mais prática. Ele fornece um bom compromisso entre as capacidades do modelo e os requisitos de hardware.

Aplicações Multilíngues:

Considerando que ambos os modelos são capazes de lidar com vários idiomas, podem ser implantados em ambientes multilíngues para aplicações como tradução interlinguística, criação de conteúdo multilíngue e ferramentas de aprendizado de idiomas.

Tarefas com Alta Demanda de Inferência:

O Mixtral 8x7b quantizado pode ter melhor desempenho em tarefas com alta demanda de inferência, onde velocidade e eficiência são críticas, como IA conversacional em tempo real, chatbots e automação de atendimento ao cliente.

Mixtral 8x7b quantizado vs Mistral: Desempenho e Requisitos de Hardware

Mixtral 8x7b quantizado vs Mistral: Comparação de Desempenho

Embora os dados de desempenho para o Mixtral 8x7B em sua forma quantizada não estejam publicamente disponíveis, Ingrid Stevens conduziu alguns experimentos com vários prompts para testar o Mixtral-8x7B no Vercel e o Mixtral-8x7B Q3_K_M em um chip M1, comparando-os ao ChatGPT 3.5. Ela concluiu que não há diferença significativa entre as versões quantizada e não quantizada do Mixtral 8x7B. Portanto, para comparar o desempenho do Mixtral 8x7B quantizado com o Mistral 7B, é prático usar o desempenho de benchmark do Mistral 7B e do Mixtral 8x7B conforme listado no Huggingface Open LLM Leaderboard.

1. Pontuação Média: O Mixtral 8x7B tem uma pontuação média maior (19,23) em comparação com o Mistral 7B (14,17), indicando que, em média, o Mixtral 8x7B tem melhor desempenho nas tarefas avaliadas.
2. IFEval: O Mixtral 8x7B alcança uma pontuação maior (23,5) no benchmark IFEval, que avalia a capacidade do modelo de seguir instruções, em comparação com o Mistral 7B (22,66).
3. BBH: No benchmark BBH, que testa a capacidade do modelo de responder perguntas sobre um texto dado, o Mixtral 8x7B mostra desempenho melhorado com uma pontuação de 29,73 contra 24,04 do Mistral 7B.
4. MATH Lvl 5: Para raciocínio matemático no nível 5, o Mixtral 8x7B supera significativamente o Mistral 7B, com uma pontuação de 8,84 comparada a 2,64 do Mistral 7B, sugerindo uma capacidade muito mais forte em resolução de problemas matemáticos.
5. GPQA: No benchmark GPQA, que avalia o desempenho do modelo em uma variedade de tarefas de resposta a perguntas, o Mixtral 8x7B novamente demonstra desempenho superior com uma pontuação de 9,28, enquanto o Mistral 7B tem uma pontuação de 5,59.
6. MUSR: Para o benchmark MUSR, que foca em sumarização, o Mixtral 8x7B alcança uma pontuação maior (12,55) do que o Mistral 7B (8,36).
7. MMLU-PRO: No MMLU-PRO, um benchmark para perguntas de múltipla escolha de nível profissional em vários domínios, o Mixtral 8x7B mostra uma melhoria substancial com uma pontuação de 31,5, comparada a 21,7 do Mistral 7B.

Mixtral 8x7b quantizado vs Mistral: Comparação de Requisitos de Hardware

Um dispositivo GPU com pelo menos 30 GB de VRAM para carregar o Mixtral com quantização de 4 bits. Enquanto para o Mistral 7B, ele pode ser treinado em GPUs com pelo menos 24 GB de VRAM, tornando o RTX 6000 Ada ou A100 opções adequadas para treinamento. A Novita AI oferece nuvem GPU de baixo custo, fácil acesso e pagamento conforme o uso, incluindo RTX 4090 24GB, 1x RTX 3090 24GB, 1x A100 80GB, RTX A6000 48GB e L40 48GB. Além disso, tem acesso instantâneo ao Jupyter, pré-instalado com Tensorflow, Pytorch, cuDNN, CUDA, TensorRT, Llama3 e Stable Diffusion. Confira a nuvem mais barata do mundo para IA!

Explorando Outros Modelos Mistral/Mixtral

A família de modelos Mistral/Mixtral é extensa. De acordo com o Huggingface Open LLM Leaderboard, existem muitos modelos Mistral/Mixtral semelhantes ou ajustados com desempenho superior ou características distintas. Não perca!

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

O OpenHermes 2.5 Mistral 7B é um ajuste fino de ponta do Mistral, uma continuação do modelo OpenHermes 2, que foi treinado em conjuntos de dados adicionais de código.

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

O Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO é o novo modelo principal da Nous Research treinado sobre o LLM MoE Mixtral 8x7B. O modelo foi treinado em mais de 1.000.000 de entradas de dados gerados principalmente por GPT-4, além de outros dados de alta qualidade de conjuntos de dados abertos no cenário de IA, alcançando desempenho de ponta em uma variedade de tarefas.

mistralai/mistral-nemo na Novita AI

O Mistral nemo é um modelo de 12B parâmetros com comprimento de contexto de 128k tokens, construído pela Mistral em colaboração com a NVIDIA. O modelo é multilíngue, suportando inglês, francês, alemão, espanhol, italiano, português, chinês, japonês, coreano, árabe e hindi. Suporta chamada de funções e é lançado sob a licença Apache 2.0.

cognitivecomputations-dolphin-mixtral-8x22b na Novita AI

O Dolphin 2.9 é projetado para seguir instruções, conversação e codificação. Este modelo é um ajuste fino do Mixtral 8x22B Instruct. Possui comprimento de contexto de 64k e foi ajustado com comprimento de sequência de 16k usando templates ChatML. O modelo é não censurado e é despojado de alinhamento e viés. Requer uma camada de alinhamento externa para uso ético.

Conclusão

Como exploramos, o modelo quantizado Mixtral 8x7B, com seus métodos avançados de quantização e framework MoE, estabelece um novo padrão para eficiência de memória e otimização de recursos computacionais. Não deixe de conferir a ampla gama de modelos Mistral/Mixtral disponíveis na Novita AI, cada um oferecendo recursos únicos e melhorias de desempenho.

Perguntas Frequentes (FAQs)

Qual é a melhor quantização para o Mixtral?

O Mixtral tem desempenho excelente com quantização de 3 bits, cabendo em um único RTX 3090 e processando aproximadamente 50 tokens por segundo.

Quando o Mixtral 8x7B foi lançado?

A Mistral AI lançou o Mixtral 8x7B em 8 de dezembro de 2023.

Qual é a classificação do Mistral 8x7B?

Ao examinar o popular benchmark MMLU, a classificação de desempenho dos modelos Mistral é a seguinte: 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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