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社区供稿 | Mixtral-8x7B Pytorch 实现

0.前言 本文从代码角度来谈下Mixtral 8x7B混合专家Pytorch的实现 1.论文概述 Mixtral-8x7B引爆了MoE的技术方向,更多针对MoE优化的Trick出现,回归模型本身来解析: Mixtral 8x7B采用了 sMoE模型结构,模型的细节如何?路由负载均衡如何计算?代码如何实现? Mixtral 8x7B的训练流程和推理流程是怎么样的,如何提高训练和推理效率? Mixtral 8x7B的模型参数是如何计算的? Mixtral 8x7B性能硬刚 LLaMA2-70B和 GPT-3.5, 性能一线水准,在 MBPP代码能力超越 3.5 2. Mixtral 8x7B 模型架构和计算流程 Mixtral is based on atransformer architecture [31]and uses the samemodificationsas described in [18], with the notable exceptions that Mixtral supports a fully dense context length of 32k toke...

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本次分享的是慕尼黑工业大学(TUM) Dominik Durner,Viktor Leis,和 Thomas Neumann 于 2023 年 7 月发表在 PVLDB(Volume 16 No.11) 的论文: Exploiting Cloud Object Storage for High-Performance Analytics。 DB:https://umbra-db.com/ 论文地址:https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p2769-durner.pdf 概述: 🌟 ...Our experiments show that even without caching, Umbra with integrated AnyBlob achieves similar performance to state-of-the-art cloud data warehouses that cache data on local SSDs while improving resource elasticity... 我们的云原生时序分析型数据库研发团队在这篇...

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