Panduan komprehensif untuk bekerja dengan model besar mistral

Mistral Large: LLM sumber terbuka yang kuat dan berpatutan

Landskap Sains Data telah diubahsuai oleh kedatangan Model Bahasa Besar (LLMS), dengan OpenAI's GPT-3 pada mulanya mengetuai pertuduhan. Walau bagaimanapun, bidang ini berkembang pesat, dan model baru seperti orang -orang dari Mistral AI muncul sebagai pesaing yang kuat. Tutorial ini meneroka Mistral Besar, LLM canggih, meliputi keupayaannya, perbandingan dengan LLM lain, dan aplikasi praktikal.

imej oleh pengarang

Memperkenalkan Mistral Ai

Mistral AI, sebuah syarikat Perancis yang diasaskan pada tahun 2023 oleh bekas pekerja META dan Google DeepMind, didedikasikan untuk menyediakan kedua-dua produk AI komersial dan LLM sumber terbuka yang mantap. Model Mistral 7B mereka yang dikeluarkan pada September 2023, memberi kesan yang ketara kepada komuniti AI sumber terbuka dengan mengatasi model terkemuka pada masa itu. Mistral besar, dilancarkan pada bulan Februari 2024, membina kejayaan ini.

Mistral Large: Ciri -ciri Utama

Mistral Besar adalah model perdana Mistral AI, yang direka untuk penjanaan teks dan menyaingi keupayaan GPT-4. Kekuatannya terletak di:

• Penalaran dan Pengetahuan Lanjutan: Ia unggul dalam tanda aras seperti MMLU, Hellaswag, dan Arc Challenge, menunjukkan pemahaman yang lebih baik dan kebolehan pemikiran berbanding dengan banyak pesaing. Lihat perbandingan penanda aras di bawah:

imej oleh Mistral AI. Perbandingan prestasi merentasi pelbagai tanda aras.

• Sokongan berbilang bahasa:

  Mistral Large menawarkan kelancaran asli dalam bahasa Inggeris, Perancis, Sepanyol, Jerman, dan Itali, melampaui terjemahan mudah untuk merangkumi pemahaman nuanced tentang konteks tatabahasa dan budaya.

• Pengekodan dan kecekapan matematik:

  Ia menunjukkan prestasi unggul dalam penanda aras pengekodan (HumanEval, MBPP) dan masalah matematik sekolah gred (GSM8K), seperti yang ditunjukkan dalam jadual di bawah:

imej oleh Mistral AI. Perbandingan prestasi merentasi penanda aras pengekodan dan matematik.

Keupayaan yang dipertingkatkan:

Mistral Ciri -ciri besar tetingkap konteks token 32K (berbanding dengan 8K dalam Mistral 7b), pengajaran yang lebih baik berikut, dan sokongan yang melekat untuk panggilan fungsi.
Mistral besar vs pesaing

Mistral besar menonjol kerana prestasi yang mengagumkan pada kos yang jauh lebih rendah berbanding dengan model seperti Chatgpt dan Claude. Skor MMLU bersaing dengan GPT-4, Claude 2, dan Llama 2 70B, seperti yang digambarkan di bawah:

imej oleh Mistral AI. Perbandingan prestasi MMLU.

Mengakses Mistral Besar

Mistral besar boleh diakses dalam dua cara:

1. chat le: antara muka sembang mesra pengguna yang serupa dengan chatgpt, menyediakan cara mudah untuk berinteraksi dengan model. API API:
API yang kuat membolehkan pemaju mengintegrasikan mistral besar ke dalam aplikasi mereka menggunakan perpustakaan seperti
2. di Python. mistralai

screenshot of mistral le chat antara muka.

Bermula dengan API

Proses ini melibatkan membuat akaun AI Mistral, menghasilkan kunci API, dan memasang perpustakaan Python yang diperlukan. Langkah -langkah terperinci, termasuk tangkapan skrin, disediakan dalam tutorial asal.

Aplikasi praktikal

fleksibiliti Mistral Large meluas ke pelbagai bidang:

Penjanaan teks dan pemprosesan:

Mewujudkan artikel, ringkasan, terjemahan, dan analisis sentimen yang dilakukan.

• Generasi Kod dan Penyelesaian Masalah Matematik: Penjanaan Kod dalam pelbagai bahasa dan menyelesaikan masalah matematik.
• Contoh kod python yang menunjukkan keupayaan ini dimasukkan ke dalam tutorial asal.
Harga dan pengoptimuman

Mistral AI menggunakan model bayar-as-you-go, dengan harga yang berbeza-beza mengikut saiz model. Memilih model yang betul (kecil, sederhana, atau besar) bergantung kepada kerumitan dan anggaran tugas. Mengoptimumkan pertanyaan dan memilih model yang sesuai adalah penting untuk keberkesanan kos. Jadual harga dimasukkan ke dalam tutorial asal.

Kesimpulan

Mistral Large mewakili kemajuan yang signifikan dalam LLM sumber terbuka, menawarkan prestasi tinggi pada harga yang kompetitif. Keupayaannya menjadikannya alat yang berharga untuk pelbagai aplikasi. Tutorial asal menyediakan sumber selanjutnya untuk mempelajari lebih lanjut mengenai LLM dan teknik penalaan halus.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan komprehensif untuk bekerja dengan model besar mistral. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!