Mistral · 2024-04 · MoE sparsa
Mixtral 8x22B
Mixtral 8x22B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Mistral nel 2024-04, con 56 strati, dimensione nascosta 6144 e una finestra di contesto di 65,536 token.
Pila di strati
Attention ×56 · Strati 56
Dati chiave
| Laboratorio | Mistral |
|---|---|
| Pubblicazione | 2024-04 |
| Parametri | 140.6 mld |
| Attivi | 39.1 mld |
| Contesto | 65,536 tokens |
| Attention | GQA (48:8) |
| Strati | 56 |
| Dim. nascosta | 6,144 |
| Teste di attention | 48 |
| Vocabolario | 32,000 |
| Codifica posizionale | RoPE |
| Normalizzazione | RMSNorm |
| Attivazione | silu |
| Precisione | — |
| Classe architetturale | MixtralForCausalLM |
Panoramica dell'architettura
Attention
attention grouped-query (GQA) — 48 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.
FFN / MoE
È un mixture-of-experts sparso con 8 esperti instradati e routing top-2; circa 39.1 milioni di parametri sono attivi per token.
Confronto campo per campo
Confronto con il modello precedente dello stesso laboratorio; in assenza, col modello strutturalmente più vicino. La colonna rapporto = questo modello ÷ modello di confronto.
Confronto completo con il predecessore Mistral 7B
| Modello | Mixtral 8x22B | Mistral 7B | Rapporto |
|---|---|---|---|
| model_type | mixtral | mistral | ≠ |
| architectures | MixtralForCausalLM | MistralForCausalLM | ≠ |
| hidden_size | 6144 | 4096 | ×1.50 |
| num_hidden_layers | 56 | 32 | ×1.75 |
| num_attention_heads | 48 | 32 | ×1.50 |
| num_key_value_heads | 8 | 8 | ≈1 |
| intermediate_size | 16384 | 14336 | ×1.14 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| num_experts_per_tok | 2 | — | |
| rope_theta | 1000000 | 10000 | ×100.00 |
| max_position_embeddings | 65536 | 32768 | ×2.00 |
| sliding_window | — | 4096 | |
| rms_norm_eps | 0.00001 | 0.00001 | ≈1 |
| vocab_size | 32000 | 32000 | ≈1 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| attention_dropout | 0 | — | |
| bos_token_id | 1 | 1 | ≈1 |
| eos_token_id | 2 | 2 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| num_local_experts | 8 | — | |
| output_router_logits | false | — | |
| router_aux_loss_coef | 0.001 | — | |
| tie_word_embeddings | false | false | ＝ |
| transformers_version | 4.38.0 | 4.34.0.dev0 | ≠ |
| use_cache | true | true | ＝ |
Architetture più simili
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I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).
Campi grezzi del config.json
24 campi
| architectures | MixtralForCausalLM |
|---|---|
| attention_dropout | 0 |
| bos_token_id | 1 |
| eos_token_id | 2 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 6144 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 16384 |
| max_position_embeddings | 65536 |
| model_type | mixtral |
| num_attention_heads | 48 |
| num_experts_per_tok | 2 |
| num_hidden_layers | 56 |
| num_key_value_heads | 8 |
| num_local_experts | 8 |
| output_router_logits | false |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_theta | 1000000 |
| router_aux_loss_coef | 0.001 |
| tie_word_embeddings | false |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.38.0 |
| use_cache | true |
| vocab_size | 32000 |