DataLearner 标志DataLearnerAI
最新AI资讯
大模型评测
大模型列表
大模型对比
资源中心
AI工具导航

加载中...

DataLearner 标志DataLearner AI

专注大模型评测、数据资源与实践教学的知识平台,持续更新可落地的 AI 能力图谱。

产品

  • 评测榜单
  • 模型对比
  • 数据资源

资源

  • 部署教程
  • 原创内容
  • 工具导航

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner 持续整合行业数据与案例,为科研、企业与开发者提供可靠的大模型情报与实践指南。

隐私政策服务条款
  1. 首页/
  2. 博客/
  3. 标签:Mixtral
标签

「Mixtral」相关文章

汇总「Mixtral」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记,持续更新。

标签:#Mixtral
MistralAI正式官宣开源全球最大的混合专家大模型Mixtral 8x22B,官方模型上架HuggingFace,包含指令微调后的版本!

MistralAI正式官宣开源全球最大的混合专家大模型Mixtral 8x22B,官方模型上架HuggingFace,包含指令微调后的版本!

今天,MistralAI官方正式官宣了这个模型,并在HuggingFace上上架了两个不同的版本,一个是预训练基础模型Mixtral 8x22B,另一个则是指令优化的版本Mixtral-8x22B-Instruct。同时官网发布了博客介绍这个全新的大模型,并披露了更加详细的结果。

2024/04/17 23:11:161,481
#MistralAI#Mixtral8x22B
Mixtral-8×7B-MoE模型升级新版本,MistralAI开源全球最大混合专家模型Mixtral-8×22B-MoE

Mixtral-8×7B-MoE模型升级新版本,MistralAI开源全球最大混合专家模型Mixtral-8×22B-MoE

Mixtral-8×7B-MoE是由MistralAI开源的一个MoE架构大语言模型,因为它良好的开源协议和非常好的性能获得了广泛的关注。就在刚才,Mixtral-8×7B-MoE的继任者出现,MistralAI开源了全新的Mixtral-8×22B-MoE大模型。

2024/04/10 11:07:07805
#MistralAI#Mixtral-8×22B-MoE
MistralAI发布了Mixtral  8×7B MoE模型的论文,更详细的参数和对比结果~

MistralAI发布了Mixtral 8×7B MoE模型的论文,更详细的参数和对比结果~

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。

2024/01/09 12:39:17919
#MistralAI#Mixtral

专题合集

RAG(检索增强生成)Long Context 长上下文AI Agent 实践

最热博客

  • 1Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
  • 2回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
  • 3贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
  • 4矩母函数简介(Moment-generating function)
  • 5普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
  • 6使用R语言进行K-means聚类并分析结果
  • 7深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
  • 8手把手教你本地部署清华大学的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡本地部署

今日推荐

  • OpenAI再度泄露重磅更新,GPT-4即将发布128K的超长上下文版本以及多模态版本,价格下降一大半!
  • HuggingFace宣布在transformers库中引入首个RNN模型:RWKV,一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型
  • 推荐模型:显式反馈模型VS隐式反馈模型
  • 使用R语言进行K-means聚类并分析结果
  • Topic model相关文章汇总
  • IFBench:大模型指令跟随能力评测基准详解
  • 关于border
  • 主题模型聚类匹配2018TKDE阅读笔记(Topic Models for Unsupervised Cluster Matching)