AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：圖解Mixtral 8 * 7b推理優(yōu)化原理與源碼實(shí)現(xiàn)
關(guān)鍵字：解讀,報(bào)告,騰訊,階段,代碼
文章來源：算法邦
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：17936字

內(nèi)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(guó)生成式AI大會(huì)，阿里巴巴通義千問大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人周暢，潞晨科技創(chuàng)始人尤洋，生數(shù)科技CEO唐家渝，優(yōu)必選研究院執(zhí)行院長(zhǎng)焦繼超，科大訊飛人形機(jī)器人首席科學(xué)家季超，DeepWisdom合伙人徐宗澤，騰訊研究科學(xué)家張馳，前Meta首席工程負(fù)責(zé)人胡魯輝等首批嘉賓已確認(rèn)帶來演講和報(bào)告，歡迎報(bào)名。大家好，在寫這篇文章時(shí)，本來是想打算介紹Mixtral 8 * 7b具體模型架構(gòu)的。但是代碼讀著讀著就發(fā)現(xiàn)：
最精彩的MoE部分，其相關(guān)原理在之前的文章中已經(jīng)詳細(xì)介紹過
整體來看Mixtral 8 * 7b的模型架構(gòu)代碼，寫得非常清楚，幾乎沒有理解難點(diǎn)。
就在我以為Mixtral的代碼已無更多可寫時(shí)，我注意到了它在推理時(shí)用到的一些trick，具體為：
Sliding Window Attention (SWA，滑動(dòng)窗口Attention)
Rolling Buffer Cache（也被稱為Rotating Buffer Cache，即旋轉(zhuǎn)式存儲(chǔ)的KV cache）
Long-context Chunking（長(zhǎng)上下文場(chǎng)景下的chunking策略，配

原文鏈接：圖解Mixtral 8 * 7b推理優(yōu)化原理與源碼實(shí)現(xiàn)

聯(lián)系作者

文章來源：算法邦
作者微信：allplusai
作者簡(jiǎn)介：智猩猩矩陣賬號(hào)之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統(tǒng)思考。