Début avec Mixtral 8x22b

MISTRAL AI MIXTRAL 8X22B: Une plongée profonde dans la principale open source LLM

En 2022, l'arrivée de Chatgpt d'Openai a déclenché une course parmi les géants de la technologie pour développer des modèles de grande langue (LLM) compétitifs. Mistral IA est devenu un concurrent clé, lançant son modèle 7B révolutionnaire en 2023, dépassant tous les LLMS open-source existants malgré sa taille plus petite. Cet article explore Mixtral 8x22b, la dernière réussite de Mistral AI, examinant son architecture et présentant son utilisation dans un pipeline de génération augmentée (RAG) de récupération.

MIXTRAL 8X22B'S DISTRINGURISSATION DES FONCTIONS

Mixtral 8x22b, publié en avril 2024, utilise un mélange clairsemé d'architecture d'experts (SMOE), avec 141 milliards de paramètres. Cette approche innovante offre des avantages importants:

• Capacité inégalée: L'architecture SMOE offre un rapport performance / coût exceptionnel, menant le champ open source. Comme illustré ci-dessous, il atteint des niveaux de performance élevés en utilisant beaucoup moins de paramètres actifs que les modèles comparables.

• Haute performance et vitesse: Tout en possédant 141 milliards de paramètres, son modèle d'activation clairsemée n'utilise que 39 milliards pendant l'inférence, dépassant la vitesse de 70 milliards de modèles denses paramètres comme Llama 2 70b.

• Fenêtre de contexte étendu: Une caractéristique rare parmi les LLMS open-source, Mixtral 8x22b propose une fenêtre de contexte de 64k-token.

• Licence permissive: Le modèle est publié sous la licence Apache 2.0, promouvant l'accessibilité et la facilité de réglage fin.

MIXTRAL 8X22B Performance de référence

mixtral 8x22b surpasse constamment les alternatives de tête comme Llama 70b et Command R à travers divers repères:

• Capacités multilingues: compétent en anglais, allemand, français, espagnol et italien, comme démontré dans les résultats de référence:

• Performance supérieure dans le raisonnement et les connaissances: Il excelle dans le raisonnement de bon sens (ARC-C, Hellaswag, MMLU) et démontre une forte compréhension anglaise.

• Compétences exceptionnelles en mathématiques et en codage: mixtral 8x22b dépasse considérablement les concurrents dans les tâches mathématiques et codantes.

Comprendre l'architecture SMOE

L'architecture SMOE est analogue à une équipe de spécialistes. Au lieu d'un seul grand modèle traitant toutes les informations, Smoe utilise des modèles d'experts plus petits, chacun se concentrant sur des tâches spécifiques. Un réseau de routage dirige les informations vers les experts les plus pertinents, améliorant l'efficacité et la précision. Cette approche offre plusieurs avantages clés:

• Efficacité améliorée: réduit les coûts de calcul et accélère le traitement.
• Évolutivité améliorée: Ajouter facilement des experts sans avoir un impact sur la formation ou l'inférence.
• Précision accrue: La spécialisation conduit à de meilleures performances sur des tâches spécifiques.

Les défis associés aux modèles SMOE incluent la complexité de la formation, la sélection d'experts et les exigences de mémoire élevées.

En démarrage avec Mixtral 8x22b

L'utilisation de mixtral 8x22b implique l'API Mistral:

1. Configuration du compte: Créez un compte Mistral AI, ajoutez des informations de facturation et obtenez une clé API.

2. Configuration de l'environnement: Configurez un environnement virtuel à l'aide de conda et installez les packages nécessaires (Mistralai, Python-Dotenv, IpyKernel). Stockez votre clé API en toute sécurité dans un fichier .env.

3. à l'aide du client de chat: Utilisez l'objet MistralClient et la classe ChatMessage pour interagir avec le modèle. Le streaming est disponible pour des réponses plus longues.

Mixtral 8x22b Applications

Au-delà de la génération de texte, Mixtral 8x22b permet:

• Génération d'intégration: Crée des représentations vectorielles du texte pour l'analyse sémantique.
• Détection de paraphrase: Identifie des phrases similaires en utilisant des distances d'intégration.
• Pipelines de chiffon: intègre des sources de connaissances externes pour améliorer la précision de la réponse.
• Fonction Appel: déclenche des fonctions prédéfinies pour les sorties structurées.

L'article fournit des exemples détaillés de génération d'intégration, de détection de paraphrase et de construction d'un pipeline de chiffon de base en utilisant Mixtral 8x22b et l'API Mistral. L'exemple utilise un exemple d'article de presse, démontrant comment choisir du texte, générer des intégres, utiliser FAIS pour la recherche de similitude et construire une invite pour Mixtral 8x22b pour répondre aux questions en fonction du contexte récupéré.

Conclusion

mixtral 8x22b représente une progression significative dans les LLM open source. Son architecture SMOE, ses performances élevées et son licence permissive en font un outil précieux pour diverses applications. L'article donne un aperçu complet de ses capacités et de son utilisation pratique, encourageant l'exploration plus approfondie de son potentiel à travers les ressources fournies.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!