ミストラル大規模モデルを扱うための包括的なガイド

Mistral Large：強力で手頃な価格のオープンソースLLM

データサイエンスの風景は、大規模な言語モデル（LLMS）の出現によって形作られており、OpenaiのGPT-3は当初料金をリードしています。 しかし、この分野は急速に進化しており、ミストラルAIのような新しいモデルは強力な候補として浮上しています。 このチュートリアルでは、Mistral Large、最先端のLLM、その機能、他のLLMとの比較、および実際のアプリケーションをカバーしています。

著者による画像

ミストラルai の導入 2023年に元METAとGoogle Deepmindの従業員によって設立されたフランスの会社であるMistral AIは、商用AI製品と堅牢なオープンソースLLMの両方を提供することに専念しています。 2023年9月にリリースされたMistral 7Bモデルは、当時の主要なモデルを上回ることにより、オープンソースAIコミュニティに大きな影響を与えました。 2024年2月に発売されたMistral Largeは、この成功に基づいています。

Mistral Large：重要な機能

Mistral LargeはMistral AIのフラッグシップモデルであり、テキスト生成のために設計され、GPT-4の能力に匹敵します。 その強みは次のとおりです

高度な推論と知識：

MMLU、Hellaswag、Arc Challengeなどのベンチマークで優れており、多くの競合他社と比較して優れた理解と推論能力を示しています。 以下のベンチマークの比較を参照してください：

ミストラルAIによる

画像。 さまざまなベンチマークにわたるパフォーマンスの比較。

多言語のサポート：

ミストラル大規模は、英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語のネイティブな流encyさを提供します。単純な翻訳を超えて、文法と文化的文脈の微妙な理解を網羅しています。

• コーディングと数学の習熟度：

  以下の表に示すように、ベンチマーク（Humanval、MBPP）および小学校数学の問題（GSM8K）のコーディングで優れたパフォーマンスを示します。

• ミストラルAIによる

画像。コーディングと数学のベンチマーク全体のパフォーマンスの比較

強化された機能：

Mistral Largeは、32kのトークンコンテキストウィンドウ（Mistral 7bの8kと比較）、次の改善された命令、および関数呼び出しの固有のサポートを備えています。

ミストラル大規模対競合他社

Mistral Largeは、ChatGptやClaudeなどのモデルと比較して、かなり低いコストでの印象的なパフォーマンスのために際立っています。 そのMMLUスコアは、以下に示すように、GPT-4、Claude 2、およびLlama 2 70bと競争力があります。

ミストラルAIによる

画像。 MMLUパフォーマンスの比較

Mistral LargeへのアクセスMistral Largeには、2つの方法でアクセスできます

leチャット： chatgptに似たユーザーフレンドリーなチャットインターフェイスは、モデルと対話する簡単な方法を提供します。

api：

強力なAPIを使用すると、Pythonのようなライブラリを使用して、開発者がMistralの大部分をアプリケーションに統合することができます。

2. ミストラルルチャットインターフェイスのスクリーンショット API mistralaiプロセスには、ミストラルAIアカウントの作成、APIキーの生成、および必要なPythonライブラリのインストールが含まれます。 スクリーンショットを含む詳細な手順は、元のチュートリアルで提供されています。

実用的なアプリケーション

Mistral Largeの汎用性は、さまざまなフィールドにまで及びます：

テキストの生成と処理：

記事、概要、翻訳、およびセンチメント分析の実行。>

コード生成と数学的問題解決：

さまざまな言語でコードを生成し、数学的な問題を解決します。

これらの機能を実証するPythonコードの例は、元のチュートリアルに含まれています。

価格設定と最適化

Mistral AIは、モデルサイズによって価格設定が異なるため、従量制のモデルを使用します。 適切なモデル（小、中、または大）を選択することは、タスクの複雑さと予算に依存します。 クエリを最適化し、適切なモデルを選択することは、費用対効果のために重要です。 元のチュートリアルには価格設定テーブルが含まれています。

• 結論
Mistral Largeは、オープンソースLLMSの大幅な進歩を表しており、競争力のある価格で高性能を提供します。 その機能により、幅広いアプリケーションにとって貴重なツールになります。 元のチュートリアルでは、LLMSと微調整技術についてさらに学ぶためのさらなるリソースを提供します。

以上がミストラル大規模モデルを扱うための包括的なガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。