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开源 MoE 模型 Mixtral 8x7B 性能超过 GPT-3.5

大模型创业公司 Mistral AI 终于介绍了前两天“开源”的MoE 模型 Mixtral 8x7B。 Mistral AI 用「磁链链接」开源了 87 GB 的 8x7B MoE 模型 官方称,Mixtral 8x7B 是开放权重的高质量稀疏混合专家模型 (SMoE),采用 Apache 2.0 License 开源。在大多数基准测试中,Mixtral 的成绩都优于 Llama 2-70B,且推理速度提升了 6 倍。而且在大多数标准基准测试中超过 GPT-3.5。 因此,Mistral AI 称 Mixtral 是最强大的开放权重模型,也是成本/性能权衡方面的最佳模型。 Mixtral 主要特性 • 32k上下文 • 支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语 • 性能超过 Llama 2 系列和GPT-3.5 • 在代码生成方面具有强劲性能 • 在 MT-Bench 上获得 8.3 分 Mixtral 作为稀疏混合专家网络,是一个纯解码器模型,其中前馈块从 8 组不同的参数组中选择。在每一层,对于每个 token,路由网络选择两组“专家”来处理 token 并相加地结合它们的输出。...

从概念到实践,带你掌握层次递归查询

本文分享自华为云社区《GaussDB数据库SQL系列-层次递归查询》,作者: Gauss松鼠会小助手2。 一、前言 层次递归查询是一种常见的SQL查询方式,特别是在一些层次化的数据存储结构中经常用到。本文主要以GaussDB数据库为实验平台,为大家讲解其使用方法。 二、GuassDB数据库层次递归查询概念 层次化结构可以理解为树状数据结构,由节点构成。举个简单的例子,如下图所示,由子节点向上查询根节点,或者由根节点遍历所有子节点: 递归查询是指查询中需要多次调用自身的查询方式。在递归查询中,查询会反复地递归进入到一个子查询中,直到查询得到满足条件的结果或遍历完整个查询范围。递归查询在数据库领域中有着重要的应用。方便数据处理,简化开发代码。 在GaussDB数据库中,递归查询可以通过使用 “select…start with…connect by…prior…” 和“WITH RECURSIVE”语法来实现。 三、GaussDB数据库层次递归查询实验示例 1、创建实验表 --创建实验表 CREATE TABLE area( a_code VARCHAR(10) ,a_n...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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