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LLama 2 13B 与Mistral 7B LLM 模型比较

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如果您有兴趣了解有关大型语言模型如何比较的更多信息,您可能会对LLama 2 13B与Mistral 7B之间的比较感兴趣,该比较揭示了不同AI模型之间的差异。这两种型号功能强大且适应性强,但它们都有其独特的优势和功能。本文将全面比较这两种模型,重点介绍它们的性能、体系结构和预期用例。

Mistral 7B 是一个 7 亿参数模型,由于其在各种基准测试上的出色表现而声名鹊起。它在所有基准测试上都优于 Llama 3 2B,甚至在许多基准测试上超过了 Llama 13 1B。它还接近CodeLlama 34B在代码上的表现,同时保持英语任务的熟练程度。此模型使用分组查询注意力 (GQA) 进行更快的推理,并使用滑动窗口注意力 (SWA) 以更低的成本处理更长的序列。

Mistral 7B的主要优点之一是其适应性。它可以部署在任何云上,包括AWS,GCP和Azure,使用vLLM推理服务器和skypilot。它也可以在本地与开发人员提供的参考实现一起使用。此外,Mistral 7B易于对任何任务进行微调。作为演示,开发人员提供了一个针对聊天进行微调的模型,其性能优于Llama 2 13B聊天。

Mistral 7B在各种基准测试上的表现令人印象深刻。它在所有指标上都明显优于 Llama 2 13B,与 Llama 34B 相当。它还擅长代码和推理基准测试。该模型使用滑动窗口注意力 (SWA) 机制,该机制允许每一层关注之前的 4,096 个隐藏状态。这导致线性计算成本,并在 2k 窗口下将 16k 的序列长度的速度提高 4 倍。

另一方面,Llama 2 13B是预训练和微调的生成文本模型集合的一部分,其规模从7亿到70亿个参数不等。由 Meta 开发的 Llama 2 系列大型语言模型 (LLM) 针对对话用例进行了优化。经过微调的LLM,称为Llama-2-Chat,在大多数测试基准测试中优于开源聊天模型,并且在有用性和安全性方面与流行的闭源模型(如ChatGPT和PaLM)相当。

Llama 2 具有一系列参数大小——7B、13B 和 70B——以及预训练和微调的变化。它是一种使用优化转换器体系结构的自回归语言模型。调谐版本使用监督微调(SFT)和带有人类反馈的强化学习(RLHF),以符合人类对有用性和安全性的偏好。较大的模型(如 70B)使用分组查询注意力 (GQA) 来提高推理可扩展性。

Llama 2 旨在用于英语的商业和研究用途。调优模型专为类似助手的聊天而设计,而预训练模型可以适应各种自然语言生成任务。

Mistral 7B和Llama 2 13B都是具有独特优势的强大型号。Mistral 7B在各种基准测试上的适应性和性能方面大放异彩,而Llama 2 13B在对话用例中表现出色,并且与人类对有用性和安全性的偏好非常一致。两者之间的选择在很大程度上取决于手头任务的具体要求。

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