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北京2024年3月11日 /美通社/ -- IBM（紐約證券交易所代碼：IBM）近日宣布，由Mistral AI公司開發(fā)的廣受歡迎的開源Mixtral-8x7B大型語言模型（LLM）已經(jīng)可在其watsonx人工智能與數(shù)據(jù)平臺上使用。
IBM 提供了 Mixtral-8x7B 的優(yōu)化版本，在內部測試中，與常規(guī)模型相比，該版本能夠將吞吐量（即在給定時間段內可處理的數(shù)據(jù)量）提高50%[i]。這可能可以將時間延遲減少 35-75%，從而加快獲得洞察的時間，具體取決于批處理量的大小。這是通過一個稱為量化的過程來實現(xiàn)的，該過程減少了 LLM 的模型大小和內存需求，進而可以加快處理速度，有助于降低成本和能耗。
Mixtral-8x7B 的加入擴展了 IBM 的開放、多模型戰(zhàn)略，隨時隨地滿足客戶的需求，并為他們提供選擇和靈活性，使其可以跨業(yè)務來擴展其企業(yè)級人工智能解決方案。通過數(shù)十年的人工智能研發(fā)、與 Meta 和 Hugging Face 開放式協(xié)作，以及與模型領導者的合作伙伴關系，IBM 正在擴展其 watsonx.ai 模型目錄，并引入新的功能、語言和模式。
IBM 的企業(yè)就緒基礎模型選擇及其 watsonx 人工智能和數(shù)據(jù)平臺可幫助客戶利用生成式人工智能獲得新的洞察力和效率，并基于信任原則創(chuàng)建新的業(yè)務模式。IBM 可幫助客戶根據(jù)所針對的業(yè)務領域（如金融）的合適用例及性價比目標來選擇合適的模型。
Mixtral-8x7B 結合了稀疏建模與專家混合技術來構建，"稀疏建模"是只查找和使用數(shù)據(jù)中最重要部分以創(chuàng)建更高效的模型的創(chuàng)新技術；而"專家混合技術"是把擅長并解決不同部分問題的不同模型（"專家"）結合在一起的技術。Mixtral-8x7B 模型因其能夠快速處理和分析海量數(shù)據(jù)以提供與上下文相關的見解而廣為人知。
IBM 軟件公司產(chǎn)品管理與增長高級副總裁 Kareem Yusuf 博士表示："客戶要求在部署最適合其獨特用例和業(yè)務要求的模型時擁有選擇權和靈活性。通過在watsonx上提供Mixtral-8x7B和其它模型，我們不僅為客戶提供了部署人工智能的可選性，還為人工智能構建者和業(yè)務領導者提供了一個強大的生態(tài)系統(tǒng)，使他們能夠利用工具和技術推動不同行業(yè)和領域的創(chuàng)新。"
在同一周，IBM還宣布在watsonx上提供由ELYZA公司開源的日本LLM模型ELYZA-japanese-Llama-2-7b。IBM 還在 watsonx 上提供 Meta 的開源模型 Llama-2-13B-chat 和 Llama-2-70B-chat 以及其它第三方模型，未來幾個月還將推出更多模型。
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[i] 基于 IBM 在供 IBM 使用的 watsonx 實例上使用內部工作負載進行的為期兩天的測試。
