ApX 标志ApX 标志

趋近智

Mistral-7B-v0.1

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

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

1024 个令牌

16.97 GB VRAM

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

17.96 GB VRAM

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

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RoPEHidden: 4.1k · Context: 8K · Vocab: 32kx 32 layersRMSNormPre-AttentionGrouped-Query Attention32Q / 8KV heads · SW: 4.1kHead dim: 128+RMSNormPre-FFNFeed-Forward NetworkSwiGLUIntermediate: 14.3k+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

没有可用的 Mistral-7B-v0.1 评估基准。

排名

排名

-

编程排名

-

关于 Mistral-7B-v0.1

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。

技术规格

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

模型完整性

总分

B

66 / 100

关于 Mistral 7B

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。


其他 Mistral 7B 模型