从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的全面解析：从原理分析到代码解读
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原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。
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内容提要
Mistral AI发布了开源模型Mixtral 8x7B，采用稀疏的专家混合网络架构，每个token分配给两个专家处理。模型参数总量46.7B，每个token仅使用12.9B个参数。Mixtral在基准测试中优于Llama 2 70B和GPT3.5。Mixtral还发布了指令遵循模型Mixtral 8x7B Instruct，在MT-Bench上获得8.30分数。
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关键要点
- Mistral AI发布了开源模型Mixtral 8x7B，采用稀疏的专家混合网络架构。
- Mixtral 8x7B的参数总量为46.7B，每个token仅使用12.9B个参数。
- Mixtral在基准测试中优于Llama 2 70B和GPT3.5，推理速度提高了6倍。
- Mixtral 8x7B是一个纯解码器模型，使用8个专家进行处理。
- Mixtral的GQA机制降低了K、V对应的参数量，提高了效率。
- Mixtral采用Token-Level的路由处理方式，首次在NLP任务中使用。
- Mixtral 8x7B Instruct通过监督微调和直接偏好优化，严格遵循指令。
- Mixtral 8x7B Instruct在MT-Bench上获得8.30分，成为最好的开源模型。
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