En este post, exploramos Mixtral 8x7B, un modelo de lenguaje de última generación desarrollado por Mistral AI. Este modelo, una mezcla dispersa de expertos (SMoE) con pesos abiertos, se destaca por su capacidad de superar a modelos como Llama 2 70B y GPT-3.5 en la mayoría de los benchmarks, a pesar de tener solo 46.7B de parámetros. Mixtral utiliza una arquitectura única donde un bloque de avance selecciona de un conjunto de expertos para procesar cada token, optimizando así la velocidad y el costo de procesamiento. Además, el post aborda cómo Mixtral 8x7B, con sus capacidades multilingües y su versión Instruct optimizada para seguir instrucciones, representa un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial y la programación
Explora en profundidad los métodos clave de medición de similitudes en sistemas de embeddings: la similitud por coseno, la distancia L2 y el producto escalar. Este artículo explico cada técnica, ofreciendo una perspectiva experta sobre cuándo y cómo utilizarlas. Aprende a elegir la métrica adecuada para tus modelos de embeddings y mejora tus sistemas de recomendación, procesamiento de lenguaje natural y más.
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