Pixtral 12b: Ein Leitfaden mit praktischen Beispielen

Mistral AI enthüllt Pixtral 12b: ein bahnbrechendes Open-Source-Parameter mit einem 12-Milliarden-Parameter großer Sprache (LLM) mit multimodalen Funktionen. Dieses innovative Modell verarbeitet sowohl Text als auch Bilder und markiert einen signifikanten Fortschritt in der LLM -Landschaft.

Hier ist das, was Pixtral auszeichnet:

• Mühelose Bildverarbeitung: verarbeitet Bilder einer beliebigen Größe ohne Vorverarbeitung.
• Umfangreiches Kontextfenster: Ein 128K -Kontextfenster ermöglicht komplexe Eingabeaufforderungen und mehrere Bilder.
• Außergewöhnliche Leistung: zeigt eine starke Leistung bei nur Text- und multimodalen Aufgaben.
• Open Access: Kostenlos für nichtkommerzielle Projekte, befähigen Forscher und Enthusiasten.
• Open-Source-Lizenz: unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, Förderung der AI-Barrierefreiheit.

Dieses Tutorial führt Sie durch die Verwendung von Pixtral, die praktische Beispiele und Schritt-für-Schritt-Anweisungen zur Nutzung seiner Funktionen über die LE-Chat-Weboberfläche und deren API liefert. Beginnen wir mit einem grundlegenden Verständnis von Pixtral.

Pixtral 12b

verstehen

pixtral 12b ist für die gleichzeitige Bild- und Textverarbeitung ausgelegt. Mit seinen 12 Milliarden Parametern können Aufgaben angehen, die ein visuelles und sprachliches Verständnis erfordern, z. B. die Interpretation von Diagrammen, Dokumenten und Grafiken. Seine Stärke liegt in Umgebungen, die ein tiefes Verständnis sowohl der visuellen als auch der textuellen Daten fordern.

Ein wichtiger Vorteil ist die Fähigkeit, mehrere Bilder innerhalb einer einzelnen Eingabe zu verarbeiten und sie bei ihrer ursprünglichen Auflösung zu verarbeiten. Das riesige Kontextfenster von 128.000 erleichtert die Analyse langwieriger, komplexer Dokumente, Bilder oder verschiedener Datenquellen gleichzeitig. Dies macht es besonders wertvoll für Anwendungen wie Finanzberichterstattung oder Dokumentenscanning.

pixtral Benchmarks

pixtral exculs in multimodalem Wissen und Argumentation, insbesondere im Mathvista -Test, wo es die Konkurrenten übertrifft. Es zeigt auch starke Ergebnisse bei multimodaler QA, insbesondere bei ChartQA. Modelle wie Claude-3 Haiku und Gemini Flash-8b zeigen jedoch eine vergleichbare oder überlegene Leistung in den folgenden Anweisungen und rein textbasierten Aufgaben. Dies zeigt die Spezialisierung von Pixtral in multimodalem und visuellem Denken an.

Quelle: Mistral Ai

Pixtral's Architektur

Die Architektur von der Architektur von Pixtral wird gleichzeitig mit Text und Bildverarbeitung verarbeitet. Es umfasst:

• Vision Encoder (400 Millionen Parameter): trainiert, um Bilder von unterschiedlichen Größen und Auflösungen zu verarbeiten.

Quelle: Mistral Ai

• multimodaler Transformator -Decoder (12 Milliarden Parameter): Basierend auf der Mistral -NEMO -Architektur prognostiziert das nächste Text -Token in Sequenzen, die Text- und Bilddaten verschärfen. Dieser Decoder unterstützt umfangreiche Kontexte (bis zu 128.000 Token) und verarbeitet zahlreiche Bildtoken und umfangreiche Textinformationen.

Quelle: Mistral Ai

Diese integrierte Architektur ermöglicht es Pixtral, verschiedene Bildgrößen und -formate zu verwalten und hochauflösende Bilder in kohärente Token ohne Kontextverlust zu übersetzen.

Verwenden Sie Pixtral auf LE CHAT

le Chat bietet den einfachsten freien Zugriff auf Pixtral. Die Schnittstelle ähnelt anderen LLM -Chat -Schnittstellen.

Wählen Sie Pixtral aus dem Modellauswahl am Ende der Schnittstelle. Das Clip -Symbol ermöglicht Bild -Uploads für multimodale Eingabeaufforderungen.

Zum Beispiel können Sie eine Frucht in einem Bild identifizieren oder ein Kreisdiagrammbild in eine Markdown -Tabelle umwandeln.

Zugriff auf die API von Pixtral über LA Plateforme

Während LE CHAT einen bequemen Zugriff bietet, erfordert die Integration von Pixtral in Projekte eine API -Interaktion. In diesem Abschnitt wird anhand von Python und La Plateforme beschrieben, um mit Pixtrals API zu interagieren.

(Der Rest der API -Verwendungsanweisungen werden für die Kürze weggelassen, aber die Struktur und die Schlüsselinformationen werden beibehalten.

Schlussfolgerung

pixtral 12b ist ein wesentlicher Beitrag zur LLM -Community. Die multimodalen Fähigkeiten, die Benutzerfreundlichkeit und die Open-Source-Natur machen es zu einem wertvollen Instrument für Forscher und Entwickler. Dieses Tutorial hat einen umfassenden Überblick über die Funktionen von Pixtral und die praktische Anwendung gegeben.

faqs

(Die FAQs werden in ihrem ursprünglichen Format beibehalten.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPixtral 12b: Ein Leitfaden mit praktischen Beispielen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!