Mistral Large 2 pojawił się na scenie, oznaczając wielki krok naprzód w technologii modeli językowych. Ta nowa oferta Mistral AI zawiera imponujące 123 miliardy parametrów i może pochwalić się oknem kontekstowym o pojemności 128 000 tokenów. Wydanie Mistral Large 2 sygnalizuje rosnącą konkurencję wśród czołowych firm AI w zakresie opracowywania coraz bardziej wydajnych modeli.
Po uruchomieniu Meta Lama 3.1 405bMistral Large 2 pokazuje swoją wartość w kluczowych testach porównawczych. W zadaniach kodowania, takich jak HumanEval, przewyższa inne ostatnie modele, zbliżając się jednocześnie do lidera branży GPT-4. W przypadku problemów matematycznych, szczególnie w teście porównawczym MATH, Mistral Large 2 plasuje się tuż za GPT-4. Model ten pokazuje również swoje wielojęzyczne mięśnie, przewyższając konkurentów w wielu językach w teście Multilingual MMLU.
Pomimo swojej dużej skali, Mistral AI zaprojektował Mistral Large 2 tak, aby działał wydajnie na jednej maszynie. Skupienie się na przepustowości sprawia, że jest on odpowiedni do aplikacji wymagających przetwarzania długich danych tekstowych.
Dokładniejsze spojrzenie na specyfikację techniczną Mistral Large 2
Zagłębiając się w szczegóły techniczne, odkrywamy, co sprawia, że Mistral Large 2 działa. Jego 123 miliardy parametrów dają mu zdolność do wychwytywania niuansów w języku i wiedzy. Rozległy Okno kontekstowe 128 000 tokenów pozwala zachować spójność bardzo długich fragmentów tekstu.
Mistral AI włożyło wiele wysiłku w doskonalenie możliwości kodowania modelu. Opierając się na swojej wcześniejszej pracy z modelami skoncentrowanymi na kodzie, intensywnie szkolili Mistral Large 2 w językach programowania. Specjalistyczne szkolenie przejawia się w jego wysokiej wydajności w testach porównawczych kodowania, rywalizując z najlepszymi modelami z OtwórzAI I Antropiczny.
Deweloperzy położyli również nacisk na udoskonalenie umiejętności rozumowania Mistral Large 2 i ograniczenie bezsensownych wyników. Dokładne dostrajanie pomogło zminimalizować tendencję modelu do generowania wiarygodnie brzmiących, ale niepoprawnych informacji. W rezultacie Mistral Large 2 wykazuje zwiększoną dokładność w przypadku problemów matematycznych i innych zadań wymagających logicznego rozumowania.
Mistral Large 2 mówi wieloma językami
Cechą wyróżniającą Mistral Large 2 jest jego wielojęzyczna biegłośćModel został wytrenowany na tekstach obejmujących dziesiątki języków, co pozwoliło mu zrozumieć i generować wysokiej jakości treści w różnych wariantach językowych.
Obsługiwane języki to m.in.:
- Francuski
- Niemiecki
- hiszpański
- Włoski
- portugalski
- arabski
- hinduski
- Rosyjski
- chiński
- język japoński
- koreański
Szeroki zakres obsługiwanych języków sprawia, że Mistral Large 2 to wszechstronne narzędzie dla globalnych firm i wielojęzyczne aplikacje. Testy porównawcze potwierdzają Mistral Large 2 wielojęzyczne mocne strony. W teście Multilingual MMLU przewyższył inne niedawne modele w dziewięciu różnych językach. Ta spójna międzyjęzykowa wydajność podkreśla potencjał modelu do przełamywania barier językowych w różnych domenach.
Nie chodzi tylko o języki mówione, Mistral zna język kodowania jak książka!
W zadaniach kodowania Mistral Large 2 może praca z ponad 80 językami programowania. Python, Java, C, C++, JavaScript i Bash to tylko niektóre z obsługiwanych opcji. Ta elastyczność językowa zarówno w językach ludzkich, jak i komputerowych wyróżnia Mistral Large 2 w obecnym krajobrazie AI.
Rozwiązywanie problemu halucynacji
Głównym celem podczas rozwoju Mistral Large 2 była redukcja halucynacji – tych prawdopodobnych, ale niepoprawnych wyników, które nękają wiele modeli językowych. Mistral AI wytrenował model, aby był bardziej wybredny i ostrożny w swoich odpowiedziach. W obliczu niepewności Mistral Large 2 został zaprojektowany tak, aby rozpoznawać luki w swojej wiedzy, zamiast wymyślać fałszywe informacje.
Nacisk na dokładność i prawdomówność odnosi się do powszechnej krytyki dużych modeli językowych. Dążąc do minimalizacji halucynacji, Mistral AI dąży do tego, aby ich model był bardziej wiarygodny i niezawodny w zastosowaniach w świecie rzeczywistym.
Finansowanie też jest
Mimo że jest stosunkowo nowym graczem, Mistral AI szybko stał się poważnym graczem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Paryski startup niedawno pozyskano 640 milionów dolarów w ramach finansowania serii B, osiągając wycenę 6 miliardów dolarówWsparcie finansowe w połączeniu z ich zdolnością do szybkiego opracowywania najnowocześniejszych modeli sprawia, że Mistral staje się rosnącą siłą w branży AI.
Brakujący element
Jednym z obszarów, w którym Mistral Large 2 (i niedawny projekt Meta) Lama 3.1) pozostaje w tyle za funkcjonalnością multimodalną. OpenAI obecnie przewodzi stawce w rozwijaniu systemów AI, które mogą przetwarzać tekst i obrazy jednocześnie. Ta możliwość jest coraz bardziej pożądana, a wiele startupów chce wbudować funkcje multimodalne do swoich aplikacji.
Dostępność i integracja
Mistral Large 2 jest już dostępny za pośrednictwem głównych platform chmurowych, w tym:
Deweloperzy mogą uzyskać do niego dostęp również bezpośrednio za pośrednictwem własnej platformy Mistral, Platformai w HugginFace pod nazwą „mistral-duży-2407„.
Dla osób chcących poeksperymentować, Mistral oferuje bezpłatne testowanie modelu na swoim komputerze. CzatGPT konkurent, czat. Ta dostępność na wielu platformach ułatwia deweloperom i firmom integrację Mistral Large 2 ze swoimi projektami i przepływami pracy.
Warto jednak zauważyć, że podobnie jak wiele zaawansowanych modeli AI, Mistral Large 2 nie jest prawdziwie open source. Choć jest bardziej dostępny niż niektórzy konkurenci, do użytku komercyjnego nadal wymagana jest płatna licencja. Złożoność techniczna implementacji tak dużego modelu ogranicza również jego praktyczną dostępność dla większości użytkowników.
Ponieważ modele AI nadal rozwijają się w szalonym tempie, Mistral Large 2 stanowi kolejny krok naprzód w zakresie możliwości modeli językowych. Skupienie się na wydajności, dokładności i wszechstronności sprawia, że jest godnym uwagi dodatkiem do rosnącego ekosystemu zaawansowanych narzędzi AI. Podczas gdy wyzwania pozostają, szczególnie w przetwarzaniu multimodalnym, szybki postęp Mistral sugeruje, że pozostanie firmą, którą warto obserwować w trwającym wyścigu AI.
Źródło wyróżnionego obrazu: Mistral AI
