中文Mixtral大模型 v1.2

本次更新添加了仿OpenAI API Demo。教程：https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral/wiki/openai_api_zh

This release adds OpenAI API Demo. Tutorial: https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral/wiki/openai_api_en

What's Changed

• Add OpenAI API Demo by @ymcui in #25

Full Changelog: v1.1...v1.2

中文Mixtral大模型 v1.1

本次更新主要有以下两点：

• 添加中文Mixtral技术报告，介绍了模型训练方法和相关实验分析

  • 论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.01851

• 添加了预训练和指令精调训练脚本

  • 预训练：https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral/wiki/pt_scripts_zh
  • 指令精调：https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral/wiki/sft_scripts_zh

What's Changed

• Add eval scripts by @iMountTai in #5
• Update readme and add requirements by @iMountTai in #7
• llama.cpp: add IQ3_XXS quantization models by @ymcui in #8
• Add training scripts by @iMountTai in #18
• Add Chinese Mixtral paper by @ymcui in #20

Full Changelog: v1.0...v1.1

中文Mixtral大模型 v1.0

发布中文Mixtral, Mixtral-Instruct大模型已正式发布。

• Chinese-Mixtral：基座模型，使用20G语料增量训练
• Chinese-Mixtral-Instruct：指令/chat模型，在Chinese-Mixtral的基础上进一步通过指令精调（500万条指令）获得

模型特点

📖 稀疏混合专家模型

Mixtral是一个稀疏混合专家模型。该模型与以往的LLaMA等主流大模型结构具有显著差异，主要体现在以下几点：

• 每个FFN层包含8个不同的"专家"（全连接层），根据门控值选取最优的2个进行激活
• 输入序列中的每个token都会独立地选取专家，而不是整个序列对应一组专家
• 实际参数量约为46.7B，在推理时激活的参数量约为13B

🚄 原生支持32K上下文（实测支持128K）

Mixtral模型原生支持32K上下文（实测可达128K）。用户可使用单一模型来解决不同长度的各类任务。

模型效果

• 大模型竞技场：http://llm-arena.ymcui.com/
• 生成效果：https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral#生成效果评测
• 客观效果：https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral#客观效果评测