Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型
Mistral 7B是一个70亿参数的语言模型，旨在获得卓越的性能和效率。Mistral 7B在所有评估的基准测试中都优于最好的开放13B模型（Llama 2），在推理、数学和代码生成方面也优于最好的发布34B模型（Llama 1）。Mistral 7B模型利用分组查询注意力（GQA）进行更快的推理，再加上滑动窗口注意力（SWA），在降低推理成本的情况下有效处理任意长度的序列。
本文学习分组查询注意力（GQA）的论文： GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2305.13245
摘要
只使用单个键值头的多查询注意力（MQA）大大加快了解码器推理的速度。然而，MQA可能会导致质量下降，而且更严重的是，为了更快的推理而训练单独的模型可能是不可取的。论文（1）提出了一种使用5%的原始预训练计算将现有的多头语言模型检查点升级为具有MQA的模型的方法，以及（2）引入分组查询注意力（GQA），这是多查询注意力的一种推广，它使用中间数量（多于一个，少于查询头的数量）的键值
