原文：Mixtral of Experts
本文介绍了一种名为Mixtral 8x7B的语言模型，它是一种稀疏混合专家（Sparse Mixture of Experts）架构。该模型与Mistral 7B相同，但每个层由8个前馈块（即专家）组成。对于每个标记，在每个层中，路由器网络选择两个专家处理当前状态并组合它们的输出。因此，每个标记可以访问47亿参数，但在推理期间只使用了13亿活跃参数。Mixtral使用32k个标记的上下文进行训练，并在所有评估基准上优于或匹配Llama 2 70B和GPT-3.5。特别是在数学、代码生成和多语言基准测试中，Mixtral远远超过了Llama 2 70B。此外，作者还提供了一个针对遵循指令的模型Mixtral 8x7B-Instruct，该模型超越了GPT-3.5Turbo、Claude-2.1、Gemini Pro和Llama 2 70B聊天模型的人类基准测试。该模型及其相关数据集已发布在Apache 2.0许可证下。
方法描述
本文提出的是一种名为“Sparse Mixture of Experts”的模型结构，它由多个专家网络组成，并通过门控网络来控制每个输入的权重分配。具体来说，对于给定的输入x，MoE模块的输出是由各个专家网络的加权输出决定的，其中权重由门控网络的输出给出。如果门控向量是稀疏的，则可以避免计算那些门控值为零的专家的输出。在实现上，一种简单且高效的门控方式是对线性层的Top-K logit取softmax。此外，MoE层可以在单个GPU上高效运行，并且可以通过标准的模型并行技术和称为“Expert Parallelism（EP）”的特殊分区策略分布到多个GPU上。
方法改进
与传统的深度学习模型相比，MoE模型具有以下优点：1）参数数量少，能够减少存储空间和计算成本；2）能够动态地调整不同任务之间的资源分配，从而提高模型效率；3）能够有效地处理长序列数据，避免了传统RNN等模型中的梯度消失问题。因此，MoE模型在自然语言处理、计算机视觉等领域中得到了广泛的应用。
解决的问题
MoE模型主要解决了深度学习模型中参数数量多、计算复杂度高、难以适应多样化的任务等问题。相比于传统的深度学习模型，MoE模型能够在保证精度的同时大大降低模型的计算成本和存储需求，同时还能根据实际任务需要动态地调整资源分配，提高了模型的灵活性和效率。
论文实验
本文主要介绍了Mistral模型的性能和效率，并与其他模型进行了比较。具体来说，文章通过多个任务和基准测试来比较Mistral与Llama和其他竞争模型的性能。在这些测试中，Mistral表现出优异的性能，在大多数情况下都超过了其他模型。此外，该文还分析了Mistral模型的一些特性，如多语言能力和长距离推理能力等。
以下是每个对比实验的具体介绍：
- 与Llama的比较：该文将Mistral与Llama 2系列模型进行了比较，包括Llama 2 70B、Llama 2 34B和Llama 1 34B2。结果显示，Mistral在大多数任务上表现得更好，特别是在数学和代码等领域。此外，由于Mistral使用的是稀疏混合专家（Sparse Mixture-of-Experts）结构，其参数数量比Llama更少，因此具有更高的效率。
- 与GPT-3.5的比较：该文还将Mistral与GPT-3.5进行了比较，结果表明Mistral在许多任务上的表现不亚于GPT-3.5，甚至在某些任务上表现更好。
- 多语言性能：该文对Mistral的多语言性能进行了评估，发现Mistral在法语、德语、西班牙语和意大利语等多个语言的任务上表现得更好。
- 长距离推理能力：该文通过对Mistral进行长期序列中的关键信息检索任务的评估，证明了Mistral具有出色的长距离推理能力。
- 偏见基准测试：该文对Mistral的偏见基准测试进行了评估，发现Mistral相对于Llama 2在BBQ任务上呈现较少的偏见，并且在BOLD任务上显示出了更多的正面情感。
综上所述，该文通过多项实验展示了Mistral模型的强大性能和高效能，使其成为当前最先进的预训练模型之一。
文章优点
- Mixtral 8x7B是一种稀疏混合专家网络（SMoE），具有开放权重，并且在Apache 2.0许可证下发布。
- Mixtral使用两组参数处理每个令牌，从而增加了模型的参数数量，同时控制了成本和延迟。
- Mixtral通过多语言数据预训练，在数学、代码生成和需要多语言理解的任务中表现出色，特别是在这些领域超过了Llama 2 70B的表现。
- Mixtral还提供了Chat模型fine-tune版本，称为Mixtral 8x7B-Instruct，该模型经过监督式微调和直接偏好优化，并在人类评估基准测试中表现优于GPT-3.5 Turbo、Claude-2.1、Gemini Pro和Llama 2 70B聊天模型。
- Mixtral和Mixtral-Instruct都以Apache 2.0许可证免费提供给学术界和商业用途，确保广泛可访问性和潜在的多样化应用。
方法创新点
- Mixtral使用稀疏混合专家层来增加模型的参数数量，同时控制成本和延迟。
- Mixtral使用密集上下文大小为32k个标记的transformer架构，并将feed-forward块替换为Mixture-of-Expert层。
- Mixtral-Instruct是Mixtral的一个chat模型fine-tune版本，经过监督式微调和直接偏好优化，并在人类评估基准测试中表现优于其他模型。
未来展望
- Mixtral和Mixtral-Instruct可以用于各种应用程序，包括自然语言处理、机器翻译、对话系统等。
- Mixtral和Mixtral-Instruct的开源性质使得研究人员和开发者能够探索新的技术和应用，以进一步提高其性能和功能。
- 可能会开发更多基于Mixtral的模型和应用程序，以满足不同行业和领域的需求。
