声明:本文来自于微信公众号 机器之心（ID:almosthuman2014），作者:机器之心，授权站长之家转载发布。
「高端」的开源，往往采用最朴素的发布方式。
昨天，Mistral AI 在 X 平台甩出一条磁力链接，宣布了新的开源动作。
没有长篇官方博客，没有刻意加速的 Demo，这家公司算是当下大模型领域的「一股清流」。
打开一看，发现是接近87GB 的种子:
参数配置什么样?很多人放弃了周末，第一时间下载运行起来。
看上去，Mistral8x7B 使用了与 GPT-4非常相似的架构，但是「缩小版」:
8个专家总数，而不是16名（减少一半）
每个专家为7B 参数，而不是166B（减少24倍）
42B 总参数（估计）而不是1.8T(减少42倍)
与原始 GPT-4相同的32K 上下文
在发布后24小时内，已经有开发者做出了在线体验网站:https://replicate.com/nateraw/mixtral-8x7b-32kseqlen
有研究者称:「闭源大模型走到结局了。」
这周已经引发群嘲的谷歌，也再次被 Cue 到:
专家混合 （MoE） 是 LLM 中常用的一种技术，旨在提高其效率和准确性。这种方法的工作原理是将复杂的任务划分为更小、更易于管理的子任务，每个子任务都由专门的迷你模型或「专家」处理。
具体来说，「专家层」是较小的神经网络，经过训练在特定领域具有高技能，每个专家处理相同的输入，但处理方式与其特定的专业相一致;「门控网络」是 MoE 架构的决策者，能评估哪位专家最适合给定的输入数据。网络计算输入与每个专家之间的兼容性分数，然后使用这些分数来确定每个专家在任务中的参与程度。
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。早些时候，有人爆料 GPT-4是采用了由8个专家模型组成的集成系统。后来又有传闻称，ChatGPT 也只是百亿参数级的模型（大概在200亿左右）。
传闻无从证明，但 Mistral8x7B 可能提供了一种「非常接近 GPT-4」的开源选项。从模型元数据中可以看出，对于每个 token 的推理，Mistral8x7B 仅使用2个专家。
更让人感觉有趣的是，这是该公司官方账号自开通以来发布的第三条内容，两次重要发布均无文字说明，配图什么的更是不存在:
9月底的那条链接发布的是 Mistral7B，该模型至今仍被称为「最好的7B 模型」，在每个基准测试中都优于 Llama-213B，并且在代码、数学和推理方面优于 LLaMA-134B。
Mistral AI 成立于2023年5月，是一家法国人工智能初创公司，也是为数不多来自欧洲的大模型开源领域的明星团队。
Mistral AI 曾在6月获得了创纪录的1.18亿美元种子轮融资，还是在仅有7页 PPT 的情况下，据说这是欧洲历史上最大的种子轮融资。
公司创始人之一 Arthur Mensch 曾在10月份向《金融时报》表示，Mistral AI 的技术比美国的一些强大竞争对手开发的技术更高效、成本更低。
技术实力的优越，也为这家公司带来了投资者的持续关注。
近日，《金融时报》报道了 Mistral AI 新一轮融资的动态:新一轮融资约4亿欧元，主要由股权组成，可能在下周官宣。目前，公司的最新估值在20亿欧元左右。
知情人士透露，新一轮融资由硅谷著名风投 Andreessen Horowitz 牵头，其他参与者还包括英伟达、Salesforce、General Catalyst、法国巴黎银行等。
Mistral AI 的其他投资者还包括谷歌前 CEO 埃里克・施密特 （Eric Schmidt）、法国电信亿万富翁泽维尔・尼尔 (Xavier Niel) 和法国国家支持的投资银行 Bpifrance。
这篇报道还提到，Arthur Mensch 表示「虽然公司尚未赚到任何钱，但预计这种情况将在年底前发生改变，因为该公司准备了一个新平台，供客户访问其人工智能模型。」
参考链接:https://www.ft.com/content/ea29ddf8-91cb-45e8-86a0-f501ab7ad9bb
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