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在人工智能快速发展的今天，创新型模型如Mixtral 8x7B的出现，不仅推动了技术的进步，还为未来的AI应用开辟了新的可能性。这款基于Sparse Mixture of Experts（SMoE）架构的模型，不仅在技术层面上实现了创新，还在实际应用中展示了卓越的性能。尽管一个月前这个模型就发布，但是MistralAI今天才上传了这个模型的论文，我们可以看到更详细的信息。
以下是该模型关键特性的简要表格：
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架构：基于Transformer的混合专家层。每层有8个前馈块（专家）。一个路由网络在每层为每个token选择两个专家。
参数：
性能：
效率：
许可证：根据Apache 2.0许可证发布。
Mixtral结果很好，对比如下：
从表格可以更直观地看出Mixtral在多个基准测试上的表现对比。尤其在代码生成和数学题目上明显优于Llama 2 70B。
这些结果显示了Mixtral 8x7B在多样化任务上的强大性能，尤其是在需要高级数学和编程能力的任务上。由于无法直接提供详细的表格内容，如需深入了解具体的评测结果，请参考原论文的相关章节。
这个模型代表了语言建模方面的重大进步，特别是在有效处理大量参数和在多样化任务中的表现方面。
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| Code (Humaneval) | 40.2% | 29.3% | - |
| 数学 (MATH数据集) | 28.4% | 13.8% | - |
| GSM8K | 74.4% | 69.6% | - |
