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总部位于巴黎的初创公司Mistral AI推出了一款语言模型——MoE 8x7B。Mistral LLM经常被比作缩小版的GPT-4，它由8个拥有每个拥有70亿参数的专家组成。值得注意的是，在每个记号的推理中，只有其中的2个专家会被使用，展示了一种简化而高效的处理方式。 该模型采用混合专家（MoE）架构，以实现令人印象深刻的性能和效率。与传统模型相比，这使得性能更高、效率更优。研究人员强调，MoE 8x7B在文本生成、理解以及需要高级处理的编码和SEO优化等任务方面，表现比之前的模型（例如Llama2-70B和Qwen-72B）更好。 这在AI社区引起了很大轰动。著名的AI咨询师和以色列机器学习和深度学习社区的创始人表示，Mistral以此类发布闻名，并将其视为业界的特色。开源AI倡导者Jay Scambler指出了发布的不寻常之处。他表示，它成功地引起了极大关注，暗示这可能是Mistral故意采取的一种策略，以吸引AI社区的关注和好奇。 Mistral在AI领域的发展过程中也取得了里程碑式的成就，包括拿下创纪录的1.18亿美元种子轮融资，该轮融资被报道为欧洲历史上最大的融资规模。该公司在9月推出了其首个大型语言AI模型Mistral 7B，进一步获得了认可。 MoE 8x7B模型拥有8个专家，每个专家拥有70亿参数，相比之下，GPT-4每个专家拥有16个专家和1660亿参数。与估计的GPT-4的1.8万亿参数相比，该模型的估计总参数为420亿。此外，MoE 8x7B对语言问题有更深入的理解，从而改进了机器翻译、聊天机器人交互和信息检索。 MoE架构允许更高效的资源分配，从而实现更快的处理速度和更低的计算成本。Mistral AI的MoE 8x7B标志着语言模型发展的重大进步。其卓越的性能、效率和多样性为各个行业和应用领域带来了巨大的潜力。随着AI的不断发展，像MoE 8x7B这样的模型预计将成为寻求增强数字专长和内容策略的企业和开发者的重要工具。 总之，Mistral AI的MoE 8x7B发布引入了一种结合了技术复杂性和非传统营销策略的新颖语言模型。研究人员对这种尖端语言模型的效果和用途感到兴奋，AI社区将继续审查和评估Mistral的架构。MoE 8x7B的能力可能会为教育、医疗保健和科学发现等各个领域的研究和发展开辟新的道路。

将以下HTML代码翻译成中文（保留HTML代码）： 大型语言模型（LLM）是用于自然语言处理任务的人工智能模型。这些模型经过大规模的数据集训练，能够理解和生成人类般的文本。它们通过理解和生成人类般的文本，改变了自然语言处理的方式。在生活中各个领域都具有实用性。 加州大学伯克利分校的研究人员推出了一个名为Starling-7B的开放大型语言模型（LLM），该模型通过基于强化学习的人工智能反馈（RLAIF）进行训练。该模型利用我们最近开发的奖励训练和策略调整管道、我们的新GPT-4标记分类数据集（Nectar）以及先进的奖励训练和策略调整管道。 https://starling.cs.berkeley.edu/ Starling-7B的基础是GPT-4标记分类数据集（Nectar）。该数据集包含183,000条聊天提示，每个提示提供了来自不同模型（如GPT-4、GPT-3.5-instruct、GPT-3.5-turbo、Mistral-7B-Instruct和Llama2-7B）的七个回复，共计380万个配对比较。为了确保公正性，在提示GPT-4进行排名时，研究人员付出了相当大的努力来减小位置偏差，这个过程在数据集部分详细说明。 https://huggingface.co/berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha 他们使用了一个学习奖励模型来改进Openchat 3.5语言模型，并取得了令人印象深刻的结果。AlpacaEval得分从88.51%增加到91.99%，而MT-Bench得分从7.81增加到8.09。这些度量标准作为评估聊天机器人有多实用的标准。 研究人员使用直接优化偏好（DPO）将该模型与早期的开源模型（如Zephyra-7B、Neural-Chat-7B和Tulu-2-DPO-70B）进行了测试。虽然这些模型在聊天机器人领域表现良好，但与顶级SFT模型（如OpenHermes 2.5和Openchat 3.5在MT Bench中）相比，它们可能没有充分发挥RLHF的潜力。 研究人员强调该模型存在一定的挑战。它容易受到欺骗或操纵方法的影响。此外，模型在处理数学或推理任务时存在困难，并且其输出的事实准确性只能有时保证。他们还指出，模型偶尔会过于冗长，容易被越狱提示所影响。他们表示，依然致力于改进Starling-7B的这些缺陷。 为了解决这个问题，他们提出通过利用基于规则的奖励模型来进一步改进该模型，其中GPT-4作为指导，使用GPT-4技术报告中概述的技术。 总之，Starling-7B代表了LLM的重大进展，展示了通过人工智能反馈进行强化学习的可能性。自然语言处理领域正在因这些模型与社区共享的知识的合作而得到增强。研究人员正在努力改进模型的性能并解决这些限制。 本文来源：加州大学伯克利分校研究人员介绍Starling-7B：一种基于强化学习的开放大型语言模型（LLM） ，首发于MarkTechPost。