Pixtral 12b：带有实际示例的指南

Mistral AI揭露了Pixtral 12b：具有多峰功能的开创性开源，120亿个参数大语言模型（LLM）。 这种创新的模型既处理文本和图像，标志着LLM景观的显着进步。

这是使PixTral与众不同的原因：

• >轻松的图像处理：处理任何大小的图像而无需预处理。>
• 广泛的上下文窗口： 128K上下文窗口允许复杂的提示和多个图像。>
出色的性能：
• 在跨文本和多模式任务中展示了出色的性能。
开放访问：
• 非商业项目免费，赋予研究人员和爱好者。 >开源许可证：
在Apache 2.0许可下发布，促进AI可访问性。
• >该教程通过Pixtral的用法为您指导您，提供了实用的示例和分步说明，以通过LE CHAT Web界面及其API利用其功能来利用其功能。 让我们从对pixtral的基本理解开始。
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理解pixtral 12b

PixTral 12B pixtral 12b设计用于同时图像和文本处理。它的120亿个参数使其能够解决需要视觉和语言理解的任务，例如解释图表，文档和图形。 它的优势在于需要对视觉和文本数据有深入了解的环境。 >一个关键优势是它在单个输入中处理多个图像的能力，以原始分辨率处理它们。庞大的128,000个上下文窗口促进了对冗长，复杂的文档，图像或不同数据源的分析。这使得它对于财务报告或文件扫描等应用程序特别有价值。>

> pixtral基准测试

PixTral在多模式知识和推理方面表现出色，尤其是在Mathvista测试中，它表现优于竞争对手。它还显示了多模式质量质量质量质量质量的强大结果。 但是，诸如Claude-3 Haiku和Gemini Flash-8b之类的模型在以下教学和纯粹基于文本的任务中表现出可比或卓越的性能。这表明Pixtral在多模式和视觉推理方面的专业化。

来源：Mistral AI

> pixtral的体系结构

PixTral的架构有效地处理同时处理文本和图像处理。它包括：

视觉编码器（4亿参数）：经过训练以处理不同尺寸和分辨率的图像。>

来源：Mistral AI
• • 多模式变压器解码器（120亿个参数）：基于Mistral Nemo体系结构，它可以预测下一个文本令牌，以序列交织，使文本和图像数据交织在一起。 该解码器支持广泛的上下文（最多128K令牌），处理众多图像令牌和实质性的文本信息。>

  

  来源：Mistral AI
  这种集成的体系结构允许PixTral管理各种图像大小和格式，从而有效地将高分辨率图像转化为连贯的代币而不会丢失。

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  >在le Chat上使用pixtral LE聊天提供了最简单的免费访问PixTral。 它的界面类似于其他LLM聊天接口。

  >从接口底部的模型选择器中选择PixTral。 剪辑图标允许上传多模式提示。

  例如，您可以在图像中识别果实或将饼图图像转换为标记表。

  

  >通过la plateforme

  访问Pixtral的API

  > LE CHAT提供方便的访问时，将PixTral集成到项目中需要API互动。本节使用Python和La Plateforme详细介绍与Pixtral的API相互作用。 （省略了API使用说明的其余部分，但要保持结构和关键信息。

  结论

  Pixtral 12b是对LLM社区的重要贡献。它的多模式功能，易用性和开源性质使其成为研究人员和开发人员的宝贵工具。 本教程提供了Pixtral功能和实际应用的全面概述。 FAQS

  （常见问题解答以其原始格式保留。）

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以上是Pixtral 12b：带有实际示例的指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！