- 欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型
最近，Mistral发布了一个激动人心的大语言模型:Mixtral8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于GPT-3.5。我们很高兴能够在HuggingFace生态系统中全面集成Mixtral以对其提供全方位的支持......
- 混合专家模型 (MoE) 详解
随着Mixtral8x7B(announcement,modelcard)的推出，一种称为混合专家模型(MixedExpertModels，简称MoEs)的Transformer模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中，我们将深入探讨MoEs的核心组件、训练方法，以及在推理过程中需要考量的各种因素。让我们开始吧！......
- MoeCTF西电新生赛部分WP
MoeCTF2023一.Misc1.Misc入门指北：bW9lY3Rme2hAdjNfZnVuX0B0X20xNWNfIX0=一看就知道是base64解码：moectf{h@v3_fun_@t_m15c_!}得到flag:moectf{h@v3_fun_@t_m15c_!}2.打不卡的图片1：把附件下载下来，发现没有文件名把他放在010editor里面查看一下他的十六进制：发现他的文件......
- 详解 MoE
详解MoE随着Mixtral8x7B的发布（公告，模型卡），MoEtransformer（MixtureofExperts，混合专家）模型已经成为开放AI社区的热门话题。本文，我们主要讨论MoE模型的基础模块、训练方式以及针对推理场景的主要考量。我们开始吧！目录详解MoE目录太长不看版MoE模型到底是什么？MoE......
- 高性能Mixtral：467亿参数MoE技术，逼近GPT-3.5与GPT-4
模型简介近日，MistralAI团队发布了全新的大型语言模型——Mixtral8x7B。这款以稀疏专家混合模型（SparseMixture-of-Experts，简称SMoE）为基础的语言模型，拥有467亿个参数，是当前市场上最强大的开源权重模型之一。不仅如此，Mixtral8x7B还在Apache2.0许可下开源，为开发者社区提供了一个全......
- [MoeCTF 2022]chicken_soup
主要注意的是脚本编写的时候数据会有溢出的风险因为输入的是char类型只有八位，超过八位就会溢出，所以需要对数据进行另外的处理 所以最后的脚本是enc=[0xCD,0x4D,0x8C,0x7D,0xAD,0x1E,0xBE,0x4A,0x8A,0x7D,0xBC,0x7C,0xFC,0x2E,0x2A,0x79,0x9D,......
- [MoeCTF 2022]ezTea
#include<stdio.h>#include<stdint.h>voidencrypt(uint32_t*v,uint32_t*k){uint32_tv0=v[0],v1=v[1],sum=0;uint32_tdelta=0xd33b470;for(inti=0;i<32;i++){sum+=delta;......
- 用 bitsandbytes、4 比特量化和 QLoRA 打造亲民的 LLM
众所周知，LLM规模庞大，如果在也能消费类硬件中运行或训练它们将是其亲民化的巨大进步。我们之前撰写的LLM.int8博文展示了我们是如何将LLM.int8论文中的技术通过bitsandbytes库集成到transformers中的。在此基础上，我们不断努力以不断降低大模型的准入门槛。在此过程中，我......
- 钓鱼识别视频AI算法，让智慧水务更上一层楼
智慧水务已经成为现代水务行业的发展趋势，通过一系列的技术升级，实现智能化、高效化的水资源管理。其中，钓鱼识别视频AI算法的应用，更是为安全防线提供了强大的技术支持。本文将围绕智慧水务技术升级和钓鱼识别视频AI算法展开讨论，帮助读者了解这一技术在安全防线中的重要作用。一、智慧......
- MoE：LLM终身学习的可能性
本文分享自华为云社区《DTSETechTalk|第47期：MoE：LLM终身学习的可能性》，作者：华为云社区精选。在DTSETechTalk的第47期直播《MoE：LLM终身学习的可能性》中，昇思MindSpore技术专家吕老师与各位开发者分享有关于LLMlifelonglearning的概念，帮助大家了解持续学习的特性与理论知识，......