ФранкенМО не только использует гораздо лучшую методологию и фундаментальное понимание SMoE, но и полностью сосредоточено на интеллектуальной ролевой игре. Возможно, у него есть небольшая проблема с избыточностью (на самом деле я играл с ним, пока GGUF загружал на q8_k, и у него хорошее разнообразие). Однако на всякий случай, чтобы бороться с этим, постарайтесь поддерживать актуальность модели, часто вводя новые концепции или используя лекарства. (нет не такой) Конфиг выглядит так…(подробная версия в файлах и версиях): — mlabonne/Beagle14-7B — base — fblgit/una-cybertron-7b-v3-OMA — эксперт №1 — rwitz/go-bruins-v2 — эксперт №2 — mlabonne/Beagle14-7B — эксперт №3 — mlabonne/Beagle14-7B — эксперт №4 Масштаб модели — одна из важнейших осей повышения качества модели. При фиксированном вычислительном бюджете обучение более крупной модели меньшему количеству шагов лучше, чем обучение меньшей модели большему числу шагов. Смесь экспертов позволяет предварительно обучать модели с гораздо меньшими вычислительными затратами, что означает, что вы можете значительно увеличить размер модели или набора данных с тем же бюджетом вычислений, что и плотная модель. В частности, модель MoE должна достичь того же качества, что и ее плотный аналог, гораздо быстрее во время…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: Kquant03
Теги: mixtral, moe, merge, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 107
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
