Mistral的Codestral Mamba是什麼？設置和應用程序

> Mistral AI的Codestral Mamba：卓越的代碼生成語言模型

來自Mistral AI的Codestral Mamba是一種專門的語言模型，用於代碼生成。 與傳統的變壓器模型不同，它採用了MAMBA州空間模型（SSM），在處理廣泛的代碼序列的同時，在保持效率的同時提供了很大的優勢。本文深入研究了建築差異，並提供了使用Codestral Mamba的實用指南。

>變形金剛與曼巴：建築差異

要欣賞Codestral Mamba的優勢，讓我們將其Mamba SSM體系結構與標準變壓器體系結構進行比較。

>變形金剛：二次復雜性挑戰

變壓器模型，例如GPT-4，利用自我注意的機制來處理複雜的語言任務，同時專注於各種輸入段。但是，這種方法遭受二次復雜性。 隨著輸入尺寸的增加，計算成本和內存使用率呈指數級升級，以長序列限制了效率。

> mamba：線性縮放和效率

基於SSM的Mamba模型，繞過了這種二次瓶頸。這使他們非常擅長處理冗長的序列（到100萬個令牌），並且比變形金剛（最多快五倍）要快得多。 Mamba的性能與變壓器相當，同時使用更長的序列進行縮放。 根據其創作者Albert Gu和Tri Dao的說法，Mamba提供了快速的推理和線性縮放，通常超過尺寸的變壓器，並將其尺寸匹配兩倍。

> Mamba對代碼生成的適用性 Mamba的體系結構非常適合代碼生成，在長序列上保存上下文至關重要。 與變形金剛遇到較長的變壓器和具有更長上下文的內存問題不同，Mamba的線性時間複雜性和無限上下文長度的能力可確保使用大型代碼庫的快速可靠的性能。 變形金剛的二次復雜性源於它們的注意機制，在預測過程中，每個令牌都考慮到預測過程中的每個代幣，從而產生了很高的計算和記憶需求。 Mamba的SSM實現了有效的令牌通信，避免了這種二次復雜性並實現了有效的長期處理。

CODESTRAL MAMBA基準：優於競爭 在與代碼相關的任務中，Codestral Mamba（7b）擅長於人類基准上的其他7b模型，這是跨各種編程語言的代碼生成功能的度量。

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來源：Mistral AI

具體而言，它在Python的人道上達到了75.0％的精度，超過了Codegemma-1.1 7b（61.0％），Codellama 7b（31.1％）和DeepSeek v1.5 7b（65.9％）。 它甚至超過了較大的Codestral（22b）模型，其精度為81.1％。 Codestral Mamba在其他人道語言中表現出強勁的表現，在同類課程中保持競爭力。 在跨任務代碼生成的Cruxe基準測試中，它得分為57.8％，超過了Codegemma-1.1 7b和匹配的Codellama 34B。 這些結果突出了Codestral Mamba的有效性，尤其是考慮到其較小的尺寸。

開始使用Codestral Mamba

>讓我們探索使用Codestral Mamba的步驟。

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>安裝

>安裝CodeStral Mamba使用：

獲得API鍵

pip install codestral_mamba

要訪問Codestral API，您需要一個API鍵：>

創建一個Mistral AI帳戶。

>導航到api.mistral.ai。
1. 生成一個新的API鍵。
>

>在環境變量中設置API鍵：

codestral mamba應用程序：代碼完成，生成和重構

>

讓我們檢查幾個用例。

export MISTRAL_API_KEY='your_api_key'

>代碼完成

>使用Codestral Mamba完成不完整的代碼片段。 >

>功能生成

>從描述生成函數。例如，“請給我寫一個python函數，返回一個數字的階乘。”

import os
from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage
api_key = os.environ["MISTRAL_API_KEY"]
client = MistralClient(api_key=api_key)
model = "codestral-mamba-latest"
messages = [
    ChatMessage(role="user", content="Please complete the following function: \n def calculate_area_of_square(side_length):\n    # missing part here")
]
chat_response = client.chat(
    model=model,
    messages=messages
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

>代碼重構

重構並改進現有代碼。

import os
from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage
client = MistralClient(api_key=api_key)
model = "codestral-mamba-latest"
messages = [
    ChatMessage(role="user", content="Please write me a Python function that returns the factorial of a number")
]
chat_response = client.chat(
    model=model,
    messages=messages
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

其他好處，微調和結論

codestral mamba提供多語言支持（超過80種語言），一個大上下文窗口（最高256,000個令牌），並且是開源的（Apache 2.0許可證）。 對自定義數據和高級提示技術進行微調進一步增強了其功能。 總之，使用Mamba SSM，Codestral Mamba克服了代碼生成的傳統變壓器模型的局限性，為開發人員提供了強大而有效的開源替代方案。

以上是Mistral的Codestral Mamba是什麼？設置和應用程序的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！