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Mistral 入门指南 —— 介绍
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Mistral 入门指南 —— 介绍 Mistral 推出的开源 Mixtral 8x7B 模型采用了“专家混合”(MoE)架构。与传统的 Transformer 不同,MoE 模型内置多个专家级前馈网络(本模型为8个),在进行推理时,由一个门控网络负责选择两个专家进行工作。这样的设置让 MoE 在保持与大型模型相当的性能的同时,能够实现更快的推理速度。Mixtral 8x7B 模型共有 46.7B 参数,但在实际推理时仅激活其中的 12.9B 参数来预测下一个 Token。 在《入门 Mistral》课程中,由 Mistral 的 Sophia Yang, Ph.D. 主讲,你将会: - 通过 API 调用及 Mistral AI 的 Le Chat 网站,探索 Mistral 的开源模型(Mistral 7B、Mixtral 8x7B)及商业模型。 - 实施 JSON 模式来生成可直接融入大型软件系统的结构化输出。 - 学习如何使用函数调用进行工具操作,比如使用自定义 Python 代码查询表格数据。 - 将你的大语言模型(LLM)的响应与外部知识源结合,使用 RAG 技术增强实用性。 - 创建一个可以参照外部文档的 Mistral 驱动聊天界面。 本课程将助力提升你的提示工程能力。 课程链接:https://deeplearning.ai/short-courses/getting-started-with-mistral/
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