Подробное изучение метода смешанных экспертов (MOE) с помощью теста Mixtral 8x7B.

Описание: Arxiv Dives — это группа инженеров, исследователей и практиков из Oxen.ai, которая собирается каждую пятницу, чтобы углубиться в самые актуальные исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Если вы хотите присоединиться к обсуждению в прямом эфире, мы будем рады вас видеть!

Присоединиться можно здесь:
https://lu.ma/oxenbookclub

Каждую неделю мы углубляемся в тему машинного обучения/искусственного интеллекта. Будь то научная статья, пост в блоге, книга или видео на YouTube, мы разбиваем контент на понятные части и проводим открытое обсуждение с командой Oxen.ai и всеми желающими. Мы стараемся освещать материал на высоком уровне, чтобы его мог понять каждый, и углубляемся в технические детали для более ясного понимания.

На этой неделе мы рассматриваем статью Mixtral от команды Mistral.ai. В этой статье рассматривается, как компания Mistral использовала алгоритм Mixture of Experts (MOE) в своей последней работе Mistral-8x7B-instruct-1.0 для достижения лучших результатов, чем у более крупных моделей, а также конкурентоспособных показателей с GPT-3.5.

Все заметки и предыдущие исследования можно найти в блоге Oxen.ai:

https://blog.oxen.ai/tag/arxiv-dives/