Mistral的Codestral Mamba是什么？设置和应用程序

> Mistral AI的Codestral Mamba：卓越的代码生成语言模型

来自Mistral AI的Codestral Mamba是一种专门的语言模型，用于代码生成。 与传统的变压器模型不同，它采用了MAMBA州空间模型（SSM），在处理广泛的代码序列的同时，在保持效率的同时提供了很大的优势。本文深入研究了建筑差异，并提供了使用Codestral Mamba的实用指南。

>变形金刚与曼巴：建筑差异

要欣赏Codestral Mamba的优势，让我们将其Mamba SSM体系结构与标准变压器体系结构进行比较。

>变形金刚：二次复杂性挑战

变压器模型，例如GPT-4，利用自我注意的机制来处理复杂的语言任务，同时专注于各种输入段。但是，这种方法遭受二次复杂性。 随着输入尺寸的增加，计算成本和内存使用率呈指数级升级，以长序列限制了效率。

> mamba：线性缩放和效率

基于SSM的Mamba模型，绕过了这种二次瓶颈。这使他们非常擅长处理冗长的序列（到100万个令牌），并且比变形金刚（最多快五倍）要快得多。 Mamba的性能与变压器相当，同时使用更长的序列进行缩放。 根据其创作者Albert Gu和Tri Dao的说法，Mamba提供了快速的推理和线性缩放，通常超过尺寸的变压器，并将其尺寸匹配两倍。

> Mamba对代码生成的适用性 Mamba的体系结构非常适合代码生成，在长序列上保存上下文至关重要。 与变形金刚遇到较长的变压器和具有更长上下文的内存问题不同，Mamba的线性时间复杂性和无限上下文长度的能力可确保使用大型代码库的快速可靠的性能。 变形金刚的二次复杂性源于它们的注意机制，在预测过程中，每个令牌都考虑到预测过程中的每个代币，从而产生了很高的计算和记忆需求。 Mamba的SSM实现了有效的令牌通信，避免了这种二次复杂性并实现了有效的长期处理。

CODESTRAL MAMBA基准：优于竞争 在与代码相关的任务中，Codestral Mamba（7b）擅长于人类基准上的其他7b模型，这是跨各种编程语言的代码生成功能的度量。

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来源：Mistral AI

具体而言，它在Python的人道上达到了75.0％的精度，超过了Codegemma-1.1 7b（61.0％），Codellama 7b（31.1％）和DeepSeek v1.5 7b（65.9％）。 它甚至超过了较大的Codestral（22b）模型，其精度为81.1％。 Codestral Mamba在其他人道语言中表现出强劲的表现，在同类课程中保持竞争力。 在跨任务代码生成的Cruxe基准测试中，它得分为57.8％，超过了Codegemma-1.1 7b和匹配的Codellama 34B。 这些结果突出了Codestral Mamba的有效性，尤其是考虑到其较小的尺寸。

开始使用Codestral Mamba

>让我们探索使用Codestral Mamba的步骤。

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>安装

>安装CodeStral Mamba使用：

获得API键

pip install codestral_mamba

要访问Codestral API，您需要一个API键：>

创建一个Mistral AI帐户。

>导航到api.mistral.ai。
1. 生成一个新的API键。
>

>在环境变量中设置API键：

codestral mamba应用程序：代码完成，生成和重构

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让我们检查几个用例。

export MISTRAL_API_KEY='your_api_key'

>代码完成

>使用Codestral Mamba完成不完整的代码片段。>

>功能生成

>从描述生成函数。例如，“请给我写一个python函数，返回一个数字的阶乘。”

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)

>代码重构

重构并改进现有代码。

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)

其他好处，微调和结论

codestral mamba提供多语言支持（超过80种语言），一个大上下文窗口（最高256,000个令牌），并且是开源的（Apache 2.0许可证）。 对自定义数据和高级提示技术进行微调进一步增强了其功能。 总之，使用Mamba SSM，Codestral Mamba克服了代码生成的传统变压器模型的局限性，为开发人员提供了强大而有效的开源替代方案。

以上是Mistral的Codestral Mamba是什么？设置和应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！