Un guide complet pour travailler avec le grand modèle Mistral

Mistral Large: une puissante et abordable LLM

Le paysage de la science des données a été remodelé par l'avènement des modèles de grande langue (LLMS), le GPT-3 d'OpenAI menant initialement la charge. Cependant, le domaine évolue rapidement, et de nouveaux modèles comme ceux de Mistral IA émergent en tant que prétendants forts. Ce didacticiel explore Mistral Large, un LLM de pointe, couvrant ses capacités, ses comparaisons avec d'autres LLM et les applications pratiques.

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Présentation de Mistral Ai

Mistral IA, une entreprise française fondée en 2023 par d'anciens employés de Meta et Google Deepmind, se consacre à la fourniture de produits d'IA commerciaux et de LLMS open-source robustes. Leur modèle Mistral 7B, publié en septembre 2023, a considérablement eu un impact significatif sur la communauté de l'IA open source en surpassant les principaux modèles à l'époque. Mistral Large, lancé en février 2024, s'appuie sur ce succès.

Mistral grand: caractéristiques clés

Mistral Large est le modèle phare de Mistral AI, conçu pour la génération de texte et rivaliser avec les capacités de GPT-4. Ses forces se trouvent:

• Raisonnement et connaissance avancées: Il excelle dans les références comme MMLU, Hellaswag et Arc Challenge, démontrant des capacités de compréhension et de raisonnement supérieures par rapport à de nombreux concurrents. Voir la comparaison de référence ci-dessous:

Image par Mistral Ai. Comparaison des performances entre divers repères.

• Support multilingue: Mistral Large offre une maîtrise indigène en anglais, français, espagnol, allemand et italien, allant au-delà de la simple traduction pour englober une compréhension nuancée de la grammaire et du contexte culturel.

• Codage et compétence mathématique: Il démontre des performances supérieures dans les repères de codage (Humaneval, MBPP) et les problèmes mathématiques scolaires de grade (GSM8K), comme indiqué dans le tableau ci-dessous:

Image par Mistral Ai. Comparaison des performances à travers le codage et les repères mathématiques.

• Capacités améliorées: Mistral Large dispose d'une fenêtre de contexte de jeton 32K (par rapport à 8k dans Mistral 7B), une instruction améliorée et une prise en charge inhérente aux appels de fonction.

Mistral grand vs concurrents

Mistral Large se démarque en raison de ses performances impressionnantes à un coût nettement inférieur par rapport à des modèles comme Chatgpt et Claude. Ses scores MMLU sont compétitifs avec GPT-4, Claude 2 et Llama 2 70b, comme illustré ci-dessous:

Image par Mistral Ai. Comparaison des performances MMLU.

Accès à Mistral Large

Mistral Large est accessible de deux manières:

1. LE CHAT: Une interface de chat conviviale similaire à Chatgpt, fournissant un moyen simple d'interagir avec le modèle.
2. API: Une API puissante permet aux développeurs d'intégrer Mistral grand dans leurs applications en utilisant des bibliothèques comme mistralai dans Python.

Capture d'écran de l'interface Mistral Le Chat.

pour commencer avec l'API

Le processus consiste à créer un compte Mistral AI, à générer une clé API et à installer les bibliothèques Python nécessaires. Des étapes détaillées, y compris des captures d'écran, sont fournies dans le tutoriel d'origine.

Applications pratiques

La polyvalence de Mistral Barge s'étend à divers domaines:

• Génération et traitement de texte: Création d'articles, de résumés, de traductions et d'analyse du sentiment.
• Génération de code et résolution de problèmes mathématiques: générer du code dans diverses langues et résoudre des problèmes mathématiques.

Des exemples de code Python démontrant que ces capacités sont incluses dans le tutoriel d'origine.

Prix et optimisation

Mistral AI utilise un modèle de paiement à la fin, avec une tarification variant selon la taille du modèle. Le choix du bon modèle (petit, moyen ou grand) dépend de la complexité et du budget de la tâche. L'optimisation des requêtes et la sélection du modèle approprié sont cruciaux pour la rentabilité. Une table de prix est incluse dans le tutoriel d'origine.

Conclusion

Mistral Large représente une progression importante dans les LLM open source, offrant des performances élevées à un prix compétitif. Ses capacités en font un outil précieux pour un large éventail d'applications. Le tutoriel original fournit des ressources supplémentaires pour en savoir plus sur les LLM et les techniques de réglage fin.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!