🦉AI新闻🚀开源MoE大模型震惊开源社区摘要：上周末，Mistral开源了一款震惊开源社区的MoE大模型。MoE是一种神经网络架构设计，能够提升大语言模型的性能。通过使用MoE，每个输入token都可以动态路由到专家子模型进行处理，实现更高效的计算和更好的结果。MoE的关键组件包括专家和路由器，专家可以专门处理不同任务或数据的不同部分，而路由器用于确定将哪些输入token分配给哪些专家。MoE在Transformer等大语言模型中发挥重要作用，能够添加可学习参数、利用稀疏矩阵高效计算以及并行计算专家层等。Mistral的7B×8E的开源模型性能已经接近GPT-4，对开源社区产生了巨大影响。🚀大
我所使用的代码仓库是LLaMA-Factoryhiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)(github.com)https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/mainA.解决问题推荐两个查询网址，在issue中查询：Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)和Issues·bai
前言23年12月8日，MistralAI在X平台甩出一条磁力链接(当然，后来很多人打开一看，发现是接近87GB的种子)看上去，Mixtral8x7B的架构此前传闻的GPT-4架构非常相似(很像传闻中GPT-4的同款方案)，但是「缩小版」： 8个专家总数，而不是16名(减少一半) 每个专家为7B参数，而不是166B(减少24倍)42B总参数（估计）而不是1.8T(减少42倍)与原始GPT-4相同的32K上下文在发布后24小时内，已经有开发者做出了在线体验网站：https://replicate.com/nateraw/mixtral-8x7b-32kseqlenOpenAI团队一直对GPT-4的
谷歌最近发布的Gemini掀起了不小的波澜。毕竟，大语言模型领域几乎是OpenAI的GPT一家独大的局面。不过作为吃瓜群众，当然希望科技公司都卷起来，大模型都打起来！所以，作为科技巨无霸谷歌的亲儿子，Gemini自然承受了很高的期待。虽然Gemini发布之后发生了一些奇奇怪怪的事情吧，什么视频造假啦，认为自己是文心一言啦。不过问题不大，咱们不看广告看疗效。最近在CMU，研究人员进行了一组公正、深入和可重复的实验测试，重点比较了Gemini和GPT在各项任务中的优劣，另外还加入了开源的竞争对手Mixtral。论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.11444代码地址：ht
引言MistralAI，一家法国的初创企业，近期在AI界引发了轰动，刚刚发布了全球首个基于MoE（MixtureofExperts，混合专家）技术的大型语言模型——Mistral-8x7B-MoE。这一里程碑事件标志着AI技术的一个重要突破，尤其是在模型结构和效率上的创新，让它在业界赢得了“超越GPT-4”的评价。huggingface模型下载：https://huggingface.co/DiscoResearch/DiscoLM-mixtral-8x7b-v2AI快站模型免费加速下载：https://aifasthub.com/models/DiscoResearchMistral-8x7
开源「代码大模型」来了！UIUC清华团队的研究人员发布了Magicoder，不到7B参数，就能在代码生成领域与顶级代码模型不相上下。值得一提的是，Magicoder的代码、权重和数据，毫无保留完全开源。论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.02120Magicoder依靠的OSS-INSTRUCT的方法，是通过对现有顶级代码模型（例如ChatGPT）的提示，加上网络上的种子代码片段，来生成的代码。这可真是取之于大模型，用之于大模型；就有网友转发说道：通过这些结果，看到了提高用于LLMs的合成数据的潜力也是一个非常有趣的领域。话不多说，那就让我们来具体了解一下Magic
文章目录前言一、信号关联说明二、演示视频前言 在前面两篇博客中，分别阐述了如何配置WS2812RGB8x8点阵，和如何配置颜色识别模块，本文将说明如何级联两个模块，以及演示两个模块级联后的运行效果。一、信号关联说明 已知WS2812顶层文件端口信号如下所示：modulews2812_top( input wire sys_clk , input wire sys_rst_n , input wire r_valid , input wire g_valid , input wire b_valid , output wire led_data); 颜色识
一、配置环境1、打开colab，创建一个空白notebook，在[修改运行时环境]中选择15GB显存的T4GPU.2、pip安装依赖python包!pipinstalltransformers!pipinstallsentencepiece!pipinstalltorch!pipinstallaccelerate注意此时，安装完accelerate后需要重启notebook，不然报如下错误：ImportError:Usinglow_cpu_mem_usage=Trueoradevice_maprequiresAccelerate:pipinstallaccelerate注：参考文章内容[1]不
一、模型简介 原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造，在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十（8月21日评测提交时间）。 Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在HuggingFace仓库获取模型，详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化：大规模的中文数据预训练原子大模型Atom在Llama2的基础上，采用大规模的中文数据进行持续预训练，包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金
HuggingFace技术负责人PhilippSchmid表示：“代码自动补全工具，如GitHubCopilot，已被超过一百万开发者使用，帮助他们的编码速度提高了55%。看到像Magicoder和OSS-INSTRUCT这样的开源创新超越了OpenAI的GPT-3.5和GoogleDeepMind的GeminiUltra，真是令人振奋。这些进步不仅展示了人工智能技术的快速发展，也突显了开源社区在推动这一领域创新中的重要角色。”代码生成（也称为程序合成）一直是计算机科学领域的挑战性课题。在过去几十年，大量的研究致力于符号方法的研究。最近，基于代码训练的大型语言模型（LLM）在生成准确满足用户意
