圖解Mixtral 8 * 7b推理優化原理與源碼實現

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原標題：圖解Mixtral 8 * 7b推理優化原理與源碼實現
關鍵字：解讀,報告,騰訊,階段,代碼
文章來源：算法邦
內容字數：17936字

內容摘要：

智猩猩與智東西將于4月18-19日在北京共同舉辦2024中國生成式AI大會，阿里巴巴通義千問大模型技術負責人周暢，潞晨科技創始人尤洋，生數科技CEO唐家渝，優必選研究院執行院長焦繼超，科大訊飛人形機器人首席科學家季超，DeepWisdom合伙人徐宗澤，騰訊研究科學家張馳，前Meta首席工程負責人胡魯輝等首批嘉賓已確認帶來演講和報告，歡迎報名。大家好，在寫這篇文章時，本來是想打算介紹Mixtral 8 * 7b具體模型架構的。但是代碼讀著讀著就發現：
最精彩的MoE部分，其相關原理在之前的文章中已經詳細介紹過
整體來看Mixtral 8 * 7b的模型架構代碼，寫得非常清楚，幾乎沒有理解難點。
就在我以為Mixtral的代碼已無更多可寫時，我注意到了它在推理時用到的一些trick，具體為：
Sliding Window Attention (SWA，滑動窗口Attention)
Rolling Buffer Cache（也被稱為Rotating Buffer Cache，即旋轉式存儲的KV cache）
Long-context Chunking（長上下文場景下的chunking策略，配

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統思考。