


Menewaskan GPT-4o dalam beberapa saat, menewaskan Llama 3 70B dalam 22B, Mistral AI membuka model kod pertamanya
Mistral AI, penanda aras unicorn AI Perancis terhadap OpenAI, telah membuat langkah baharu: Codestral, model kod besar pertama, telah dilahirkan.
Sebagai model AI generatif terbuka yang direka khusus untuk tugas penjanaan kod, Codestral membantu pembangun menulis dan berinteraksi dengan kod dengan berkongsi arahan dan menyelesaikan titik akhir API. Kecekapan Codestral dalam pengekodan dan bahasa Inggeris membolehkan pembangun perisian mereka bentuk aplikasi AI lanjutan.
Codestral mempunyai saiz parameter 22B dan mengikut Lesen Bukan Pengeluaran Mistral AI yang baharu Ia boleh digunakan untuk tujuan penyelidikan dan ujian, tetapi penggunaan komersial adalah dilarang.
Pada masa ini, model ini tersedia untuk dimuat turun di HuggingFace.
- Alamat muat turun: https://huggingface.co/mistralai/Codestral-22B-v0.1
- alamat percubaan percuma co/LsgC84GCYw
Guillaume Lample, pengasas bersama dan ketua saintis Mistral AI, berkata Codestral boleh disepadukan dengan mudah ke dalam pemalam Kod VS.
Sesetengah pengguna membandingkan Codestral dengan GPT-4o, dan Codestral secara langsung lebih pantas daripada GPT-4o.
Mahir dalam 80+ Bahasa Pengaturcaraan
Codestral dilatih pada set data pelbagai yang mengandungi 80+ bahasa pengaturcaraan, termasuk Python, Java, C, C++, JavaScript, Bash dan bahasa pengaturcaraan popular yang lain. Ia juga berfungsi dengan baik pada bahasa pengaturcaraan seperti Swift dan Fortran.
Oleh itu, pangkalan bahasa yang luas memastikan Codestral boleh membantu pembangun dalam pelbagai persekitaran dan projek pengekodan.
Codestral boleh menulis kod, menulis ujian dan menggunakan mekanisme isi-tengah-tengah dengan cekap untuk melengkapkan mana-mana bahagian kod, menjimatkan masa dan tenaga pembangun. Menggunakan Codestral pada masa yang sama juga boleh membantu meningkatkan kemahiran pengekodan pembangun dan mengurangkan risiko ralat dan pepijat.
Standard Baharu untuk Prestasi Penjanaan Kod
Sebagai model parameter 22B, Codestral menetapkan standard baharu dari segi prestasi penjanaan kod dan ruang kepala kependaman berbanding model kod besar sebelumnya.
Seperti yang anda boleh lihat daripada Rajah 1 di bawah, panjang tetingkap konteks Codestral ialah 32k, produk pesaing CodeLlama 70B ialah 4k, DeepSeek Coder 33B ialah 16k, dan Llama 3 70B ialah 8k. Keputusan menunjukkan bahawa Codestral mengatasi model lain pada penanda aras penilaian jauh penjanaan kod RepoBench.
Mistral AI juga membandingkan Codestral dengan model khusus kod sedia ada, yang memerlukan keperluan perkakasan yang lebih tinggi.
Persembahan menggunakan Python. Para penyelidik menggunakan tanda aras HumanEval pass@1 dan MBPP sanitized pass@1 untuk menilai keupayaan penjanaan kod Python Codestral selain itu, penyelidik juga menggunakan penilaian penanda aras CruxEval dan RepoBench EM.
Prestasi pada SQL. Untuk menilai prestasi Codestral dalam SQL, para penyelidik menggunakan penanda aras Spider.
Prestasi pada bahasa pengaturcaraan lain. Para penyelidik juga menilai Codestral dalam enam bahasa pengaturcaraan lain, termasuk C++, bash, Java, PHP, Typescript, dan C#, dan mengira purata penilaian ini.
Penanda Aras FIM. Para penyelidik juga menilai keupayaan Codestral untuk melengkapkan kod apabila terdapat jurang dalam serpihan kod, terutamanya menjalankan eksperimen pada Python, JavaScript dan Java Keputusan menunjukkan bahawa pengguna boleh menjalankan kod yang dilengkapkan oleh Codestral dengan segera.
Alamat blog: https://mistral.ai/news/codestral/
Atas ialah kandungan terperinci Menewaskan GPT-4o dalam beberapa saat, menewaskan Llama 3 70B dalam 22B, Mistral AI membuka model kod pertamanya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Apa? Adakah Zootopia dibawa menjadi realiti oleh AI domestik? Didedahkan bersama-sama dengan video itu ialah model penjanaan video domestik berskala besar baharu yang dipanggil "Keling". Sora menggunakan laluan teknikal yang serupa dan menggabungkan beberapa inovasi teknologi yang dibangunkan sendiri untuk menghasilkan video yang bukan sahaja mempunyai pergerakan yang besar dan munasabah, tetapi juga mensimulasikan ciri-ciri dunia fizikal dan mempunyai keupayaan gabungan konsep dan imaginasi yang kuat. Mengikut data, Keling menyokong penjanaan video ultra panjang sehingga 2 minit pada 30fps, dengan resolusi sehingga 1080p dan menyokong berbilang nisbah aspek. Satu lagi perkara penting ialah Keling bukanlah demo atau demonstrasi hasil video yang dikeluarkan oleh makmal, tetapi aplikasi peringkat produk yang dilancarkan oleh Kuaishou, pemain terkemuka dalam bidang video pendek. Selain itu, tumpuan utama adalah untuk menjadi pragmatik, bukan untuk menulis cek kosong, dan pergi ke dalam talian sebaik sahaja ia dikeluarkan Model besar Ke Ling telah pun dikeluarkan di Kuaiying.

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,
