8x7B MoE与Flash Attention 2结合，不到10行代码实现快速推理

感兴趣的小伙伴，可以跟着操作过程试一试。前段时间，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区，其架构与 GPT-4 非常相似，很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。我们都知道，OpenAI 团队一直对 GPT-4 的参数量和训练细节守口如瓶。Mistral 8x7B 的放出，无疑给广大开发者提供了一种「非常接近 GPT-4」的开源选项。在基准测试中，Mistral 8x7B 的表现优于 Llama 2 70B，在大多数标准基准测试上与 GPT-3.5 不相上下，甚至略胜一筹。图源：https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/随着这项研究的出现，很多人表示：「闭源大模型已经走到了结局。」短短几周的时间，机器学习爱好者 Vaibhav (VB) Srivastav 表示：随着 AutoAWQ（支持 Mixtral、LLaVa 等模型的量化）最新版本的发布，现在用户可以将 Mixtral 8x7B Instruct 与 Flash Attention 2 结合使用，达到快速推理的目的，实现这一 ………………………………