Die KI -Landschaft entwickelt sich schnell weiter, wobei kleinere, leichte Modelle für ihre Effizienz und Skalierbarkeit prominent werden. Nachdem Google DeepMind sein 27B -Modell Gemma 3 auf den Markt gebracht hatte, hat Mistral AI nun das Mistral 3.1 Lightweight -Modell von 24B -Parametern veröffentlicht. Dieses neue, schnelle und anpassbare Modell definiert neu, was leichte Modelle tun können. Es arbeitet effizient bei einem einzigen Prozessor und verbessert die Geschwindigkeit und Zugänglichkeit für kleinere Teams und Organisationen. In diesem Vergleich von Mistral 3.1 mit Gemma 3 werden wir ihre Funktionen untersuchen, ihre Leistung bei Benchmark-Tests bewerten und einige praktische Versuche durchführen, um das bessere Modell herauszufinden.
Mistral 3.1 ist das neueste große Sprachmodell (LLM) von Mistral AI, das eine hohe Leistung mit niedrigeren Rechenanforderungen liefert. Es stellt eine Verschiebung zu kompakten, aber leistungsstarken KI-Modellen dar, wodurch fortschrittliche KI-Funktionen zugänglich und kosteneffizienter werden. Im Gegensatz zu massiven Modellen, die umfangreiche Ressourcen erfordern, werden die Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Erschwinglichkeit von Mistral 3.1 ausgeglichen, was es ideal für reale Anwendungen ist.
Mistral 3.1 ist über mehrere Plattformen erhältlich. Sie können es entweder herunterladen und lokal über das Umarmungsgesicht ausführen oder mit der Mistral AI -API darauf zugreifen.
Sie können Mistral 3.1 Basis und Mistral 3.1 herunterladen, um direkte Verwendung aus dem Umarmungsgesicht zu verwenden. Hier erfahren Sie, wie es geht:
Schritt 1: Installieren Sie vllm nächtliche
Öffnen Sie Ihren Terminal und führen Sie diesen Befehl aus, um VLLM zu installieren (dies installiert auch das erforderliche Mistral_Common -Paket):
PIP Installieren Sie VLLM --PRE --Extra-Index-url https://wheels.vllm.ai/nightly ---upgrade
Sie können die Installation durch Ausführen überprüfen:
Python -c "Importieren MISTRAL_COMMON; PRINT (MISTRAL_COMMON .__ Version__)"
Schritt 2: Bereiten Sie Ihr Python -Skript vor
Erstellen Sie eine neue Python -Datei (z. B. offline_inference.py) und fügen Sie den folgenden Code hinzu. Stellen Sie sicher, dass Sie die Variable model_name auf die richtige Modell-ID einstellen (z. B. „Mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503“):
von Vllm Import LLM
von vllm.sampling_params importieren sampleParams
# Definieren Sie eine Systemaufforderung (Sie können sie nach Bedarf ändern)
System_prompt = "Sie sind ein Konversationsagent, der immer direkt auf den Punkt antwortet. Beenden Sie immer Ihre genaue Antwort mit einer ASCII -Zeichnung einer Katze."
# Definieren Sie die Benutzeraufforderung
user_prompt = "Gib mir 5 nicht formale Möglichkeiten, um 'später' auf Französisch zu sagen."
# Richten Sie die Nachrichten für die Konversation ein
Nachrichten = [
{"Rolle": "System", "Inhalt": System_prompt},
{"Rolle": "Benutzer", "Inhalt": user_prompt},
]
# Definieren Sie den Modellnamen (stellen Sie sicher, dass Sie über genügend GPU -Speicher verfügen oder bei Bedarf die Quantisierung verwenden).
model_name = "Mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503"
# Initialisieren Sie das LLM von VLLM mit dem angegebenen Modell- und Tokenizer -Modus
llm = llm (model = model_name, tokenizer_mode = "Mistral")
# Setzen Sie die Abtastungsparameter (MAX_TOKENS und Temperatur nach gewünschter Temperatur einstellen)
Sample_Params = SampleParams (max_tokens = 512, Temperatur = 0,15)
# Führen Sie das Modell offline aus und erhalten Sie die Antwort
Ausgänge = llm.chat (Nachrichten, Sample_Params = SAMPLING_PARAMS)
# Drucken Sie den generierten Text aus der Antwort des Modells
print (Ausgänge [0] .Outputs [0] .Text)Schritt 3: Führen Sie das Skript offline aus
Das Modell lädt lokal und generiert eine Antwort basierend auf Ihren Eingabeaufforderungen.
Sie können über API auch auf Mistral 3.1 zugreifen. Hier sind die Schritte dafür.
Sie können diesen API -Schlüssel in Ihre Anwendungen integrieren, um mit Mistral 3.1 zu interagieren.
Gemma 3 ist ein hochmodernes, leichtes offenes Modell, das von Google DeepMind entwickelt wurde, um eine hohe Leistung mit effizienter Ressourcenverwendung zu erzielen. Basiert auf derselben Forschung und Technologie, die Gemini 2.0 versorgt, bietet fortschrittliche KI-Funktionen in kompaktem Formular, was es ideal für On-Device-Anwendungen in verschiedenen Hardware macht. Gemma 3 in 1B-, 4B-, 12B- und 27B-Parametergrößen erhältlich, ermöglicht es den Entwicklern, KI-betriebene Lösungen zu erstellen, die schnell, skalierbar und zugänglich sind.
Gemma 3 ist auf mehreren Plattformen wie Google AI Studio, Umarmung, Kaggle und vielem mehr leicht zugänglich.
Mit dieser Option können Sie mit Gemma 3 in einer vorkonfigurierten Umgebung mit Gemma 3 interagieren, ohne etwas auf Ihrem eigenen Computer zu installieren.
Schritt 1: Öffnen Sie Ihren Webbrowser und gehen Sie zu Google AI Studio.
Schritt 2: Melden Sie sich mit Ihrem Google -Konto an. Wenn Sie keinen haben, erstellen Sie ein Google -Konto.
Schritt 3: Wenn Sie sich angemeldet haben, verwenden Sie die Suchleiste in AI Studio, um nach einem Notebook- oder Demo -Projekt zu suchen, das „Gemma 3“ verwendet.
Tipp: Suchen Sie nach Projekten mit dem Titel „Gemma 3“ oder überprüfen Sie den Abschnitt „Community Notebooks“, in dem vorkonfigurierte Demos häufig geteilt werden.
Schritt 4: Starten Sie die Demo, indem Sie den folgenden Schritten folgen.
Schritt 5: Befolgen Sie die Anweisungen im Notebook, um das Modell zu verwenden. Sie können den Eingangstext ändern, Zellen ausführen und die Antworten des Modells in Echtzeit ohne lokale Einrichtung sehen.
Wenn Sie es vorziehen, mit Gemma 3 auf Ihrem eigenen Computer zu arbeiten oder in Ihre Projekte zu integrieren, können Sie es aus mehreren Quellen herunterladen.
Schritt 1: Besuchen Sie das umarmende Gesicht.
Schritt 2: Geben Sie die Suchleiste „Gemma 3“ ein und klicken Sie auf die Modellkarte, die Gemma 3 entspricht.
Schritt 3: Laden Sie das Modell mit der Schaltfläche "Download" herunter oder klonen Sie das Repository über Git.
Wenn Sie Python verwenden, installieren Sie die Transformers Library:
PIP Installieren Sie Transformatoren
Schritt 4: Laden und verwenden Sie das Modell in Ihrem Code. Dafür können Sie ein neues Python -Skript (z. B. Gemma3_Demo.py) erstellen und Code ähnlich dem folgenden Snippet hinzufügen:
von Transformatoren importieren AutomodelforcausAllm, Autotokenizer model_id = "Your-Gemma3-model-id" # Ersetzen Sie durch die tatsächliche Modell-ID aus dem Umarmungsgesicht model = automodelforcausAllm.from_petrarmed (model_id) tokenizer = autotokenizer.from_prisine (model_id) prompt = "Was ist der beste Weg, um eine Tasse Kaffee zu genießen?" Inputs = Tokenizer (Eingabeaufforderung, return_tensors = "pt") Ausgänge = Modell.Generate (** Eingänge, max_new_tokens = 50) print (tokenizer.decode (Ausgänge [0], Skip_special_tokens = true)))
Führen Sie Ihr Skript lokal aus, um mit Gemma 3 zu interagieren.
Schritt 1: Öffnen Sie Kaggle in Ihrem Browser.
Schritt 2: Verwenden Sie die Suchleiste in Kaggle, um nach "Gemma 3." zu suchen Suchen Sie nach Notizbüchern oder Datensätzen, in denen das Modell verwendet wird.
Schritt 3: Klicken Sie auf ein relevantes Notizbuch, um zu sehen, wie Gemma 3 integriert ist. Sie können das Notizbuch in Kaggle's Umgebung ausführen oder das Notizbuch herunterladen, um es auf Ihrem lokalen Computer zu studieren und zu ändern.
Schritt 1: Besuchen Sie Ollama und laden Sie die Ollama -App herunter.
Schritt 2: Starten Sie die Ollama-Anwendung in Ihrem System und verwenden Sie die integrierte Suchfunktion, um nach „Gemma 3“ im Modellkatalog zu suchen.
Schritt 3: Klicken Sie auf das Gemma 3 -Modell und befolgen Sie die Eingabeaufforderungen, es herunterzuladen und zu installieren. Nach der Installation testen Sie die OLLAMA -Schnittstelle, um das Modell zu testen, indem Sie Eingabeaufforderungen eingeben und Antworten anzeigen.
Wenn Sie diesen detaillierten Schritten befolgen, können Sie entweder Gemma 3 sofort in Google AI Studio versuchen oder es für die Entwicklung durch Umarmung von Gesicht, Kaggle oder Ollama herunterladen. Wählen Sie die Methode aus, die am besten zu Ihrem Workflow- und Hardware -Setup passt.
Beginnen wir jetzt unseren Vergleich, beginnend mit ihren Merkmalen. Hier ist ein detaillierter Vergleich der Merkmale von Gemma 3 und Mistral Small 3.1 basierend auf den verfügbaren Daten:
| Besonderheit | Mistral Small 3.1 | Gemma 3 |
| Parameter | 24b | Erhältlich in 1B-, 4B-, 12B- und 27B -Varianten |
| Kontextfenster | Bis zu 128.000 Token | Bis zu 128.000 Token |
| Multimodale Fähigkeiten | Unterstützt sowohl die Text- als auch die Bildeingabe | Unterstützt sowohl die Text- als auch die Bildeingabe |
| Inferenzgeschwindigkeit | Schneller (150 Token pro Sekunde) | Langsamer im Vergleich zu Mistral |
| Latenz | Niedrigere Latenz (0,33s bis zum ersten Token) | Höhere Latenz |
| Sprachunterstützung | Unterstützt Dutzende von Sprachen | Mehrsprachiger mit über 140 Sprachen |
| Konversationsstil | Trockener Konversationsstil, kann aber mit Systemaufforderungen verbessert werden | Eher menschliche Antworten im Stil und Chatgpt-Stil |
| Argumentationsfähigkeiten | Übertrifft Gemma 3 in Argumentation Aufgaben wie MMLU | Funktioniert gut im Argument, aber nicht erstklassig |
| Open Source | Ja (Apache 2.0 Lizenz) | Ja |
In diesem Abschnitt werden wir Gemma 3 und Mistral 3.1 mit einigen praktischen Aufgaben vergleichen und sehen, wie sie sich ausführen. Für einen fairen Vergleich werden wir die gleichen Aufforderungen für beide Modelle ausprobieren. Hier finden Sie eine Liste von Aufgaben, die wir ausprobieren werden:
Fangen wir an.
In dieser Aufgabe geben wir den Modellen ein Bild von Süßigkeiten mit Tiersymbolen und bitten sie, das Tier auf den Süßigkeiten zu identifizieren.
Eingabeaufforderung: "Identität des Tieres im Bild" identifizieren "
Eingabebild:
Ausgabe
| Mistral 3.1 | Gemma 3 |
| Die Süßigkeiten im Bild scheinen M & Ms zu sein, und das auf ihnen dargestellte Tier ist eine Schildkröte. Das Turtle -Design ist auf blauen, orange und grünen Süßigkeiten sichtbar. | Lassen Sie uns die Süßigkeiten im Bild analysieren! Das Tier auf der Süßigkeit ist eine Schildkröte. Sie können die Hülle und den Kopf und die Beine einer Schildkröte sehen, die deutlich auf der Oberfläche eingeprägt sind. |
Beide Modelle identifizierten das Tier im Bild korrekt als Schildkröte. Mistral 3.1 lieferte jedoch einen zusätzlichen Kontext, indem die Süßigkeiten als M & Ms identifiziert und die Farben der Süßigkeiten erwähnt wurden. In der Zwischenzeit beschrieb Gemma 3 das Erscheinungsbild der Schildkröte allgemeiner.
Urteil: Beide Modelle identifizierten das Objekt erfolgreich, aber Mistral 3.1 lieferte etwas detailliertere Kontextinformationen. Daher gewinnt Mistral 3.1 diese Runde.
Punktzahl: Mistral 3.1: 1 | Gemma 3: 0
Um die Modelle auf ihren visuellen Datenextraktionsfunktionen zu testen, stellen wir ihnen ein Bild einer Ebene zur Verfügung und bitten sie, den Fahrzeugcode daraus zu extrahieren.
Eingabeaufforderung: "Was ist der Code im Fahrzeug?"
Eingabebild:
Ausgabe:
| Mistral 3.1 | Gemma 3 |
| Der Code auf dem Fahrzeug, ein Flugzeug, lautet "d-eoju". | Basierend auf dem Bild ist das Fahrzeug eine Cessna 172 Skyhawk. Der Registrierungscode am Schwanz ist d-eoju. |
Mistral 3.1 und Gemma 3 identifizierten den Registrierungscode erfolgreich aus dem Flugzeug. Gemma 3 identifizierte jedoch nicht nur den Code, sondern fügte auch zusätzliche Details hinzu, wie z. B. das Flugzeugmodell.
Urteil: Beide Modelle extrahierten den Code genau, aber Gemma 3 bot mehr Hintergrunddetails zum Fahrzeug. Also, Gemma 3 bekommt den Punkt für diesen.
Punktzahl: Mistral 3.1: 1 | Gemma 3: 1
Für die letzte Aufgabe stellen wir ihnen ein Bild einer WLAN -Quittung zur Verfügung und bitten sie, das WLAN -Passwort daraus zu extrahieren.
Eingabeaufforderung: "Was ist das Passwort?"
Eingabebild:
Ausgabe:
| Mistral 3.1 | Gemma 3 |
| Das im Bild angegebene Passwort lautet ** aaeu **. Hier finden Sie die Informationen aus dem Bild für Klarheit: - ** Benutzername: ** FQPP - ** Passwort: ** aaeu - ** Verkehr: ** 1 GB - ** Preis: ** 0,00 - ** Gültigkeit: ** 1 Woche - ** beginnt: ** Jetzt - ** gemeinsame Benutzer: ** 4 - ** Datum und Uhrzeit: ** 27/02/2019 11:03:15 |
Basierend auf dem Bild ist das Passwort AAEU |
Beide Modelle extrahierten das Passwort genau aus dem Bild. Darüber hinaus lieferte Mistral 3.1 zusätzliche Details über den Benutzernamen, den Verkehr, den Preis, die Gültigkeit und die anderen verwandten Informationen, wodurch die Ausgabe umfassender wurde.
Urteil: Mistral 3.1 hat beim Extrahieren und Präsentieren strukturierter Daten besser abgewickelt und bietet einen nützlicheren Kontext. Mistral 3.1 erhält also einen weiteren Punkt für diese Aufgabe.
Punktzahl: Mistral 3.1: 2 | Gemma 3: 1
Hier ist eine Zusammenfassung der Leistung beider Modelle über die Aufgaben, die wir ausprobiert haben.
| Aufgabe | Mistral 3.1 Leistung | Gemma 3 Leistung | Gewinner |
| Objekterkennung | Identifizierte das Tier (Schildkröte) korrekt und lieferte einen zusätzlichen Kontext, wobei erwähnte, dass die Süßigkeiten M & Ms waren und ihre Farben angeben. | Das Tier identifizierte das Tier korrekt als Schildkröte und beschrieb sein Erscheinungsbild, jedoch ohne zusätzliche kontextbezogene Details. | Mistral 3.1 |
| Visuelle Datenextraktion (Fahrzeugcode) | Erfolgreich den Registrierungscode („D-EOJU“) aus dem Flugzeugbild extrahiert. | Der Registrierungscode extrahierte genau und identifizierte auch das Flugzeugmodell (Cessna 172 Skyhawk). | Gemma 3 |
| Visuelle Datenextraktion (gedruckter Text) | Das WLAN -Passwort korrekt extrahiert und zusätzliche strukturierte Daten wie Benutzername, Verkehr, Preis, Gültigkeit und andere Details bereitgestellt. | Das WLAN -Passwort korrekt extrahiert, gab jedoch keine zusätzlichen strukturierten Informationen. | Mistral 3.1 |
Aus diesem Vergleich haben wir festgestellt, dass Mistral 3.1 in der strukturierten Datenextraktion und in geringen und dennoch informativen Antworten auszeichnet. In der Zwischenzeit ist Gemma 3 in der Objekterkennung eine gute Leistung und bietet in einigen Fällen umfangreichere Kontextdetails.
Bei Aufgaben, die eine schnelle, strukturierte und präzise Datenextraktion erfordern, ist Mistral 3.1 die bessere Wahl. Für Aufgaben, bei denen Kontext und zusätzliche deskriptive Informationen wichtig sind, hat Gemma 3 einen Vorteil. Daher hängt das beste Modell vom spezifischen Anwendungsfall ab.
Lassen Sie uns nun sehen, wie diese beiden Modelle in verschiedenen Standard -Benchmark -Tests durchgeführt wurden. Für diesen Vergleich werden wir uns mit Benchmarks befassen, die die Funktionen der Modelle in Bezug auf Text, mehrsprachige Inhalte, multimodale Inhalte und lang Kontexte testen. Wir werden uns auch die Ergebnisse von vorbereiteten Leistungsbenchmarks ansehen.
Sowohl Gemma 3 als auch Mistral Small 3.1 sind bemerkenswerte KI -Modelle, die über verschiedene Benchmarks ausgewertet wurden.
Aus der Grafik können wir das sehen:
Die Grafik zeigt visuell, dass:
Aus der Grafik können wir das sehen:
Für mehrsprachige Leistung:
Für einen langen Kontexthandling:
Aus dieser Grafik können wir das sehen:
Sowohl Mistral 3.1 als auch Gemma 3 sind leichte leichte KI -Modelle, die jeweils in verschiedenen Bereichen hervorragend sind. Mistral 3.1 ist für Geschwindigkeit, niedrige Latenz und starke Argumentationsfunktionen optimiert und ist damit die bevorzugte Wahl für Echtzeit-Anwendungen wie Chatbots, Codierung und Textgenerierung. Seine Effizienz- und Aufgabenspezialisierung verbessern ihre Attraktivität für leistungsorientierte KI-Aufgaben weiter.
Andererseits bietet Gemma 3 umfangreiche mehrsprachige Unterstützung, multimodale Funktionen und ein wettbewerbsfähiges Kontextfenster, was es für globale AI-Anwendungen, Dokumentenübersicht und Inhaltsgenerierung in verschiedenen Sprachen gut geeignet ist. Im Vergleich zu Mistral 3.1 handelt es jedoch etwas Geschwindigkeit und Effizienz.
Letztendlich hängt die Wahl zwischen Mistral 3.1 und Gemma 3 von bestimmten Bedürfnissen ab. Mistral 3.1 zeichnet sich in leistungsorientierten und Echtzeitanwendungen aus, während Gemma 3 ideal für mehrsprachige und multimodale AI-Lösungen ist.
A. Ja, Sie können beide Modelle gut abschneiden. Mistral 3.1 unterstützt die Feinabstimmung für bestimmte Bereiche wie legale KI und Gesundheitswesen. Gemma 3 liefert quantisierte Versionen für eine optimierte Effizienz.
Q2. Wie entscheide ich mich zwischen Mistral 3.1 und Gemma 3?A. Wählen Sie Mistral 3.1, wenn Sie schnelles Denken, Codieren und effiziente Inferenz benötigen. Wählen Sie Gemma 3, wenn Sie mehrsprachige Unterstützung und textbezogene Anwendungen benötigen.
Q3. Was sind die wichtigsten Unterschiede in der Architektur zwischen Mistral 3.1 und Gemma 3?A. Mistral 3.1 ist ein dichtes Transformatormodell, das für schnelle Inferenz und starke Argumentation ausgebildet ist, während Gemma 3 in den Parametergrößen 1B, 4B, 12B und 27B erhältlich ist, die für die Flexibilität optimiert sind.
Q4. Unterstützen diese Modelle den multimodalen Eingang?A. Ja, beide Modelle unterstützen Vision und Textverarbeitung und machen sie nützlich für Bildunterschriften und visuelles Denken.
Q5. Welche Art von Modell ist Mistral 3.1?A. Mistral 3.1 ist ein dichter Transformatormodell für schnelle Inferenz und starke Argumentation, wodurch es für komplexe NLP -Aufgaben geeignet ist.
Q6. Was sind die verfügbaren Größen von Gemma 3?A. Gemma 3 ist in den Parametergrößen 1B, 4B, 12B und 27B erhältlich und bietet Flexibilität für verschiedene Hardware -Setups.
Q7. Was sind die Stärken und Schwächen von Mistral 3.1 beim Benchmarking?A. Mistral 3.1 zeichnet sich mit schnellem Inferenz, einem robusten NLP -Verständnis und einem geringen Ressourcenverbrauch aus, wodurch es sehr effizient ist. Es verfügt jedoch über begrenzte multimodale Funktionen und leistet bei langen Kontextaufgaben etwas schwächer als GPT-4.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMistral 3.1 gegen Gemma 3: Welches ist das bessere Modell?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Was nützt Bitlocker?
Welche Arten von CSS-Selektoren gibt es?
Tastenkombinationen für den Windows-Sperrbildschirm
So verwenden Sie die Funktion math.round
So posten Sie Text in WeChat Moments
Verwendung von Hintergrundbildern
Webservice-Aufrufmethode
So lösen Sie die Ausnahme „IllegalArgument'.
Der Unterschied zwischen Artikel-Tag und Abschnitts-Tag
![[Web-Frontend] Node.js-Schnellstart](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
