关键亮点
Mistral 7B 概览
- 参数量：73 亿。
- 性能：超越 Llama 2 13B 等更大模型。
- 创新：分组查询注意力 (GQA) 实现更快推理；滑动窗口注意力 (SWA) 处理更长序列。
- 许可：Apache 2.0 许可，可无限制使用。
Mixtral 8x7B 量化模型概览
- 先进量化：采用 4-bit 量化降低内存占用。
- 高效推理：速度更快、资源更省，适合消费级硬件。
- 混合专家 (MoE)：为不同输入部分选择相关“专家”，实现高效扩展。
- 多语言：支持多种语言，在编码任务中表现出色。
引言
欢迎阅读我们对 Mistral 和 Mixtral 模型家族的全面概述，这两个由 Mistral AI 开发的突破性语言模型。在本博客中，我们将探讨 Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B 量化版模型的功能、性能及独特创新。我们将深入探讨这些模型采用的先进技术，例如量化与 混合专家 (MoE)，并详细比较它们的能力和硬件需求。无论您是 AI 爱好者还是该领域的专业人士，本指南都将帮助您了解这些模型带来的显著进步。
Mistral 7b 概览
Mistral 7B 是 Mistral AI 开发的一个强大语言模型，拥有 73 亿参数。其突出特点包括：
超越 Llama 的卓越性能
它在多项基准测试中超越 Llama 2 13B 等更大模型，展现了高效率。
创新的注意力机制
利用分组查询注意力 (GQA) 实现更快推理，并使用滑动窗口注意力 (SWA) 有效处理更长序列。
开放许可
在宽松的 Apache 2.0 许可下发布，允许在不同平台上无限制地使用和部署。
Mixtral 8x7b 量化模型概览
Mixtral 8x7b 量化版 是一个大型语言模型，它融合了先进的量化技术以优化性能和效率：
- 先进量化：采用最新的量化方法，例如 4-bit 量化，在基本不损害性能的前提下显著降低模型的内存占用。
- 高效推理：量化后的模型支持更快、更节省资源的推理，适合部署在计算资源有限的消费级硬件上。
- 混合专家：集成了 MoE 层，通过为输入的不同部分选择最相关的“专家”来高效处理信息，使其能够像更大的模型一样扩展和表现。
- 多语言能力：与全精度模型一样，量化后的 Mixtral 8x7b 支持多种语言，包括英语、法语、德语、西班牙语和意大利语，在编码任务中也表现出色。
Mixtral 8x7b 量化版可以被视为 Mistral 7B 的继任者或专门版本，它融合了 MoE 方法的架构创新和量化带来的效率提升。因此，为了进一步理解 Mixtral 8x7b 量化版与 Mistral 之间的差异，我们将探讨量化方法和 MoE 方法。
Mixtral 8x7b 量化版 vs Mistral：理解量化
量化是 Mixtral 8x7b 量化版的主要区别特征之一，如本文所述，它指的是将模型权重精度降低到更低比特位的过程，从而显著减小模型的内存占用。这一过程不会严重损害模型在微调任务上的性能。以下是关于量化如何应用及其重要性的简洁专业概述：
量化在 Mixtral 8x7b 量化版中的应用
- QLORA 方法：使用 QLORA（量化低秩适配器）方法以仅 4-bit 精度微调 Mixtral 8x7b 模型。该方法允许将梯度通过冻结的 4-bit 量化预训练语言模型反向传播到低秩适配器 (LoRA) 中。
- 创新点：QLORA 方法引入了多项创新，例如：
- 4-bit NormalFloat (NF4)：一种新的数据类型，在信息论上对正态分布权重最优，比传统 4-bit 表示提供更好的经验结果。
- 双重量化：通过量化量化常数本身来进一步减少内存使用，从而带来额外的内存节省。
- 分页优化器：一种管理内存峰值策略，在处理长序列的 mini-batch 时尤其有用。
量化的重要性
- 内存效率：Mixtral 8x7b 模型中的量化主要意义在于大幅降低内存需求，使得在 VRAM 有限的 GPU 上微调大型模型成为可能。
- 可访问性：通过减少内存占用，量化使得微调大型语言模型变得更加普及，因为即使是消费级硬件也能完成通常无法处理全精度模型内存负载的任务。
- 性能保持：尽管精度降低，QLORA 方法确保微调后的模型性能与在完整 16-bit 精度下微调的模型相当。
- 可扩展性：量化允许训练比标准硬件内存限制下可能训练的更大型模型，这为在控制资源消耗的同时进一步扩展模型规模铺平了道路。
Mixtral 8x7b 量化模型的不同类型
Ikawrakow 在 Github 上总结了不同类型 Mixtral 8x7b 量化模型与当前 llama.cpp 量化方法在使用 512 个 token 上下文长度下的 Wikitext 困惑度对比。
“量化误差”定义为 (PPL(量化模型) - PPL(int8))/PPL(int8)。
Mixtral 8x7b 量化版 vs Mistral：理解 MoE
混合专家 (MoE) 是一种先进的机器学习范式，它将稀疏性引入深度学习模型，尤其是在神经网络的背景下。传统神经网络对所有输入使用相同的参数集。相比之下，MoE 模型由一个专门的专家池组成，每个专家都能处理输入空间的不同子集。一个门控机制或路由器根据输入数据决定哪些专家被激活。
MoE 在 Mixtral 8x7b 中的应用
Mixtral 8x7b 利用 MoE 框架以高效的计算实现高性能。在该模型中，传统的密集前馈网络 (FFN) 被 MoE 层取代，这些 MoE 层由多个专家组成。每个专家是一个较小的神经网络，专门处理输入数据的特定方面。Mixtral 8x7b 中的路由器动态地为每个 token 选择最相关的专家，使模型能够将计算资源集中在输入中最具信息量的部分。
MoE 在 Mixtral 8x7b 中的应用使得模型可以扩展到数十亿参数，同时保持快速推理速度。它还使模型能够处理更长的序列，并在各种自然语言处理任务中取得最先进的结果。
MoE 的重要性
MoE 的重要性 在于它能够将大规模模型的优势与稀疏计算的效率相结合。以下是一些强调其重要性的关键点：
- 可扩展性：MoE 允许创建拥有前所未有参数量的模型，而计算成本不会相应增加，使得训练和部署以前不可行的模型成为可能。
- 效率：通过仅为每个输入激活一部分专家，MoE 模型可以更高效地处理信息，与类似规模的密集模型相比，推理时间更短。
- 适应性：MoE 模型可以通过将不同的专家专门化用于数据的不同方面，适应多样化和复杂的数据分布，从而可能提高在广泛任务上的性能。
- 资源优化：MoE 通过减少对过多计算能力和内存带宽的需求，更好地利用硬件资源，这对于在资源受限设备上部署模型至关重要。
Mixtral 8x7b 量化版 vs Mistral：应用与用例
研究与开发：
两种模型在研发环境中都很有价值，探索前沿语言模型可以推动 AI 技术的进步。选择哪一种可能取决于研究的具体重点，例如性能与效率之间的权衡。
商业部署：
对于性能和资源利用平衡至关重要的商业应用，量化后的 Mixtral 8x7b 可能提供更实用的解决方案。它提供了模型能力与硬件需求之间的良好折衷。
多语言应用：
鉴于两种模型都能处理多种语言，它们可以部署在多语言环境中，用于跨语言翻译、多语言内容创建和语言学习工具等应用。
推理密集型任务：
量化后的 Mixtral 8x7b 在速度和效率至关重要的推理密集型任务中可能表现更好，例如实时对话 AI、聊天机器人和客户服务自动化。
Mixtral 8x7b 量化版 vs Mistral：性能与硬件需求
Mixtral 8x7b 量化版 vs Mistral：性能对比
尽管 Mixtral 8x7B 量化形式的性能数据尚未公开，但 Ingrid Stevens 使用各种提示在 Vercel 上测试了 Mixtral-8x7B，并在 M1 芯片上测试了 Mixtral-8x7B Q3_K_M，并与 ChatGPT 3.5 进行了比较。她得出结论，Mixtral 8x7B 的量化版和非量化版之间没有显著差异。因此，要比较 Mixtral 8x7B 量化版与 Mistral 7B 的性能，实际做法是使用 Huggingface Open LLM Leaderboard 上列出的 Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B 的基准性能。
- 平均得分：Mixtral 8x7B 的平均得分 (19.23) 高于 Mistral 7B (14.17)，表明 Mixtral 8x7B 在评估任务上的平均表现更好。
- IFEval：Mixtral 8x7B 在 IFEval 基准上的得分更高 (23.5)，该基准评估模型遵循指令的能力，而 Mistral 7B 为 22.66。
- BBH：在测试模型回答给定文本问题能力的 BBH 基准上，Mixtral 8x7B 表现提升，得分为 29.73，而 Mistral 7B 为 24.04。
- MATH Lvl 5：在 5 级数学推理上，Mixtral 8x7B 显著优于 Mistral 7B，得分 8.84 对比 2.64，表明其数学问题解决能力更强。
- GPQA：在评估模型在各类问答任务上表现的 GPQA 基准上，Mixtral 8x7B 再次展现出优越性能，得分 9.28，而 Mistral 7B 为 5.59。
- MUSR：在专注于摘要的 MUSR 基准上，Mixtral 8x7B 获得更高得分 (12.55)，高于 Mistral 7B 的 8.36。
- MMLU-PRO：在针对各领域专业级多项选择题的 MMLU-PRO 基准上，Mixtral 8x7B 大幅提升，得分 31.5，而 Mistral 7B 为 21.7。
Mixtral 8x7b 量化版 vs Mistral：硬件需求对比
加载 4-bit 量化的 Mixtral 需要至少 30GB VRAM 的 GPU 设备。而对于 Mistral 7B，它可以在至少 24GB VRAM 的 GPU 上进行训练，使得 RTX 6000 Ada 或 A100 成为合适的训练选择。Novita AI 提供经济高效、易于访问、按需付费的 GPU 云，包括 RTX 4090 24GB、1x RTX 3090 24GB、1x A100 80GB、RTX A6000 48GB 和 L40 48GB。此外，它还可以即时访问 Jupyter，并预装了 Tensorflow、Pytorch、cuDNN、CUDA、TensorRT、Llama3 和 Stable Diffusion。查看 ** 全球最便宜的 AI 云**！
探索其他 Mistral/Mixtral 模型
Mistral/Mixtral 模型家族非常庞大。根据 Huggingface Open LLM Leaderboard，还有许多类似或微调的 Mistral/Mixtral 模型 具有卓越性能或独特功能。不要错过！
teknium/openhermes-2.5-mistral-7b 在 Novita AI 上
OpenHermes 2.5 Mistral 7B 是一个最先进的 Mistral 微调模型，是 OpenHermes 2 模型的延续，并额外在代码数据集上进行了训练。
Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO 在 Novita AI 上
Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO 是 Nous Research 基于 Mixtral 8x7B MoE LLM 训练的新旗舰模型。该模型在超过 1,000,000 条主要由 GPT-4 生成的数据以及其他高质量开放数据集上进行了训练，在多种任务上实现了最先进的性能。
mistralai/mistral-nemo 在 Novita AI 上
Mistral nemo 是一个 120 亿参数模型，拥有 128k token 上下文长度，由 Mistral 与 NVIDIA 合作构建。该模型支持多种语言，包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语。它支持函数调用，并在 Apache 2.0 许可下发布。
cognitivecomputations-dolphin-mixtral-8x22b 在 Novita AI 上
Dolphin 2.9 专为指令跟随、对话和编码而设计。该模型是 Mixtral 8x22B Instruct 的微调版。它具有 64k 上下文长度，并使用 ChatML 模板以 16k 序列长度进行微调。该模型未经审查，去除了对齐和偏见。需要外部对齐层才能符合伦理使用。
结论
正如我们所探讨的，Mixtral 8x7B 量化模型凭借其先进的量化方法和 MoE 框架，为内存效率和计算资源优化树立了新标准。请务必不要错过 Novita AI 上提供的丰富 Mistral/Mixtral 模型，每个模型都提供独特的功能和性能增强。
常见问题
Mixtral 的最佳量化方案是什么？
Mixtral 在 3-bit 量化下表现极佳，可以放入单个 RTX 3090 上，每秒处理约 50 个 token。
Mixtral 8x7B 何时发布？
Mistral AI 于 2023 年 12 月 8 日发布了 Mixtral 8x7B。
Mistral 8x7B 的排名如何？
在流行的 MMLU 基准测试中，Mistral 系列模型的性能排名如下：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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