LLama 2 13B 与Mistral 7B LLM 模型比较

如果您有兴趣了解有关大型语言模型如何比较的更多信息，您可能会对LLama 2 13B与Mistral 7B之间的比较感兴趣，该比较揭示了不同AI模型之间的差异。这两种型号功能强大且适应性强，但它们都有其独特的优势和功能。本文将全面比较这两种模型，重点介绍它们的性能、体系结构和预期用例。

Mistral 7B 是一个 7 亿参数模型，由于其在各种基准测试上的出色表现而声名鹊起。它在所有基准测试上都优于 Llama 3 2B，甚至在许多基准测试上超过了 Llama 13 1B。它还接近CodeLlama 34B在代码上的表现，同时保持英语任务的熟练程度。此模型使用分组查询注意力 （GQA） 进行更快的推理，并使用滑动窗口注意力 （SWA） 以更低的成本处理更长的序列。

Mistral 7B的主要优点之一是其适应性。它可以部署在任何云上，包括AWS，GCP和Azure，使用vLLM推理服务器和skypilot。它也可以在本地与开发人员提供的参考实现一起使用。此外，Mistral 7B易于对任何任务进行微调。作为演示，开发人员提供了一个针对聊天进行微调的模型，其性能优于Llama 2 13B聊天。

Mistral 7B在各种基准测试上的表现令人印象深刻。它在所有指标上都明显优于 Llama 2 13B，与 Llama 34B 相当。它还擅长代码和推理基准测试。该模型使用滑动窗口注意力 （SWA） 机制，该机制允许每一层关注之前的 4,096 个隐藏状态。这导致线性计算成本，并在 2k 窗口下将 16k 的序列长度的速度提高 4 倍。

另一方面，Llama 2 13B是预训练和微调的生成文本模型集合的一部分，其规模从7亿到70亿个参数不等。由 Meta 开发的 Llama 2 系列大型语言模型 （LLM） 针对对话用例进行了优化。经过微调的LLM，称为Llama-2-Chat，在大多数测试基准测试中优于开源聊天模型，并且在有用性和安全性方面与流行的闭源模型（如ChatGPT和PaLM）相当。

Llama 2 具有一系列参数大小——7B、13B 和 70B——以及预训练和微调的变化。它是一种使用优化转换器体系结构的自回归语言模型。调谐版本使用监督微调（SFT）和带有人类反馈的强化学习（RLHF），以符合人类对有用性和安全性的偏好。较大的模型（如 70B）使用分组查询注意力 （GQA） 来提高推理可扩展性。

Llama 2 旨在用于英语的商业和研究用途。调优模型专为类似助手的聊天而设计，而预训练模型可以适应各种自然语言生成任务。

Mistral 7B和Llama 2 13B都是具有独特优势的强大型号。Mistral 7B在各种基准测试上的适应性和性能方面大放异彩，而Llama 2 13B在对话用例中表现出色，并且与人类对有用性和安全性的偏好非常一致。两者之间的选择在很大程度上取决于手头任务的具体要求。