趋近智
参数
7.3B
上下文长度
8K
模态
Text
架构
Dense
许可证
Apache 2.0
发布日期
27 Sept 2023
训练数据截止日期
Aug 2021
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
消费级
1x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
1x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
1x Apple M3 Max
128GB VRAM
8192 个令牌
消费级
1x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
1x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
1x Apple M3 Max
128GB VRAM
没有可用的 Mistral-7B-v0.1 评估基准。
排名
-
编程排名
-
Mistral-7B-v0.1 是由 Mistral AI 开发的拥有 73 亿参数的大语言模型,专为在自然语言处理任务中实现卓越性能和计算效率而设计。其设计优先考虑高效推理,使其适用于各种应用场景的实际部署。该模型基于仅解码器(decoder-only)的 Transformer 架构,并集成了多项关键创新以优化其运行效率。
注意力
注意力结构
Grouped-Query Attention
注意力头
32
键值头
8
注意力头维度
-
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
10,000
滑动窗口注意力
Yes
滑动窗口大小
4,096
滑动窗口比例
-
线性注意力
-
线性注意力比例
-
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
隐藏维度大小
4,096
层数
32
FFN 中间层大小(稠密层)
14,336
多 Token 预测头数
-
分词器
词汇量大小
32,000
Mistral 7B 是一款拥有 73 亿参数的模型,采用了仅解码器(decoder-only)的 Transformer 架构。它具备滑动窗口注意力(Sliding Window Attention)和分组查询注意力(Grouped Query Attention),可实现高效的长序列处理。其滚动缓冲区缓存(Rolling Buffer Cache)优化了内存使用,这些特性共同构成了其高效语言处理的设计方案。
APX AI
在线