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写在外面

温故知新，今天谈一下，Mistral 7B 模型，来自法国的初创公司 Mistral AI 推出的 ，仅 73 亿的参数量，却在当时的众多基准测试中击败了参数量更大的模型（如 Llama 2 13B），甚至在某些任务上逼近 Llama 1 34B，成为了 LLM 领域的一匹黑马，也引领了一股追求“效率与性能平衡”的新风潮。

Mistral 7B 的成功并非偶然，其背后蕴含着巧妙的架构设计和高效的训练策略。本文将深入探讨 Mistral 7B 的模型结构，特别是其两大核心创新：分组查询注意力 (Grouped-Query Attention, GQA) 和 滑动窗口注意力 (Sliding Window Attention, SWA)，并分析其可能的训练过程，揭示其“小尺寸、大能量”背后的奥秘。

1. Mistral 7B 概览

在深入技术细节之前，我们先对 Mistral 7B 有一个整体印象：

• 参数规模: 约 73 亿 (7.3B) 参数。
• 模型类型: 基于 Transformer 架构的 Decoder-only 模型，专注于文本生成。
• 核心亮点