Optimizing Mixtral 8x7B on Amazon SageMaker with AWS Inferentia2
这篇文章演示了如何在AWS推理的实例上部署和服务Mixtral 8x7b语言模型，以进行具有成本效益，高性能推断。我们将使用拥抱面孔的最佳神经元进行模型汇编，该神经元提供了一组工具，可直接加载，训练和推理以及文本生成推理（TGI）容器，该容器具有用于部署和服务LLMS与HOUGGingFace的工具套件。
Accelerating Mixtral MoE fine-tuning on Amazon SageMaker with QLoRA
在本文中，我们将演示如何通过使用完全托管的环境和 Amazon SageMaker 训练作业来使用 PyTorch 完全分片数据并行 (FSDP) 和量化低秩自适应 (QLoRA) 对 Mixtral 8x7B 模型进行微调，从而解决模型定制复杂、耗时且通常成本高昂的挑战。
Improve factual consistency with LLM Debates
在这篇文章中，我们使用具有基本事实的监督数据集展示了大型语言模型 (LLM) 辩论的潜力。在这篇文章中，我们将通过有说服力的 LLM 来指导 LLM 辩论技巧，其中包括两名专家辩论者 LLM（Anthropic Claude 3 Sonnet 和 Mixtral 8X7B）和一名评委 LLM（Mistral 7B v2），以衡量、比较和对比其与其他技巧（如自洽（与天真的和专家评委）和 LLM 咨询）的表现。
