《MistralAI的创新技术：GQA与SWA的对比分析》
文章润色版：
本文将对MistralAI的两项创新技术——Group-Query Attention（GQA）和Sliding Window Attention（SWA）进行深入探讨，并与Llama27b进行性能对比。为了提高大型语言模型（LLM）的性能，通常会通过增加模型大小来实现这一目标，但随之而来的是计算成本的增加、推理延迟的延长，以及在实际场景中部署和使用LLM的困难。MistralAI，这家总部位于巴黎的欧洲公司，一直致力于研究如何在提高模型性能的同时，减少为实际用例部署LLM所需的计算资源。
Mistral7B是他们创造的最小LLM，为传统的Transformer架构带来了两个新概念：GQA和SWA。这些组件加快了推理速度，减少了解码过程中的内存需求，从而实现了更高的吞吐量和处理更长的令牌序列的能力。此外，他们还创造了混合8x7B，通过使用稀疏混合专家（SMoEs），为每个令牌激活8个可用专家中的2个来减少推理时间，将处理令牌所需的参数数量从47B减少到13B。
MistralAI的创新技术GQA与SWA的对比分析
在本文中，我们将详细解释MistralAI添加到传统Transformer架构中的每个新概念，并对Mistral7B和Llama27b之间的推理时间进行比较。同时，还将对Mixtral8x7B和Llama270b之间的内存、推理时间和响应质量进行比较。
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