Krajobraz sztucznej inteligencji stale się rozwija, a nowe modele, takie jak Mistral AI 7B, stanowią wyzwanie dla uznanych modeli, takich jak GPT-3.5. W tym artykule porównano te dwa modele pod względem wydajności, możliwości i kosztów.
Wydajność i możliwości
Mistrala AI 7B
- Szybkie wnioskowanie i dłuższe sekwencje: Mistral AI jest przeznaczony do szybkiego wnioskowania i obsługi dłuższych sekwencji, z możliwością zarządzania kontekstem o długości 8000 tokenów.
- Mechanizm uwagi: Wykorzystuje zapytania grupowe i uwagę w przesuwanym oknie, optymalizując pod kątem mniejszych opóźnień i wysokiej przepustowości.
- Rozmiar modelu i wymagania dotyczące pamięci: Model parametrów 7B, który wymaga mniej pamięci.
- Dostępność: Dostępny na licencji Apache 2.0, dzięki czemu jest swobodnie dostępny.
GPT-3.5
- Wszechstronność w zadaniach: Znany ze swojej zdolności do wykonywania szerokiego zakresu zadań z możliwością głębokiego zrozumienia języka.
- Intensywność obliczeniowa: Wymaga większych zasobów ze względu na większy rozmiar modelu.
- Obsługa krótszych sekwencji: Zoptymalizowany pod kątem krótszych sekwencji w porównaniu do Mistral AI 7B.
Porównanie kosztów
- Mistrala AI 7B: Wyjątkowo tańsze, w przybliżeniu 187 razy tańsze niż GPT-4 i 9 razy tańszy niż GPT-3.5. Koszt pracy na procesorze graficznym NVIDIA A100 40 GB wynosi około 2,67 dolara za przetwarzanie około 15,2 miliona tokenów w 40 minut.
- GPT-3.5: Wiąże się z wyższymi kosztami operacyjnymi. Koszt tokena wejściowego waha się od 0,0015 USD do 0,03 USD, a tokena wyjściowego od 0,002 do 0,06 USD, w zależności od modelu.
Praktyczne użycie
Mistrala AI 7B
- Idealny do zastosowań wymagających szybkiego przetwarzania dużych ilości materiałów i niższych kosztach.
- Może być skutecznie stosowany jako narzędzie do wstępnej filtracji w celu zmniejszenia kosztów w połączeniu z bardziej zaawansowanymi modelami, takimi jak GPT-4.
GPT-3.5
- Nadaje się do zadań wymagających zrozumienia i przetwarzania złożonego języka.
Porównanie techniczne
Mniejsza liczba parametrów Mistral AI to umożliwia mniej zasobochłonne, a jego mechanizmy uwagi są dostosowane do wydajnego przetwarzania długich dokumentów. Natomiast GPT-3.5, ze standardowymi mechanizmami uwagi Transformera, jest zoptymalizowany pod kątem szerszego zakresu złożonych zadań, ale przy wyższych wymaganiach dotyczących zasobów.
Wniosek
Wybór pomiędzy Mistrala AI 7B i GPT-3.5 zależy od konkretnych przypadków użycia. Mistral AI 7B to opłacalna opcja do obsługi dłuższych sekwencji i zadań o dużej objętości, podczas gdy GPT-3.5 przoduje w zadaniach wymagających głębokiego zrozumienia języka. Obydwa modele mają wyjątkowe mocne strony, dzięki czemu są cenne w różnych scenariuszach w środowisku sztucznej inteligencji.
