ミストラルのコードストラルマンバとは何ですか？セットアップとアプリケーション

Mistral AIのCodestral Mamba：優れたコード生成言語モデル

ミストラルAIのコードストラルマンバは、コード生成向けに構築された専門言語モデルです。 従来の変圧器モデルとは異なり、Mamba状態空間モデル（SSM）を採用しており、効率を維持しながら、広範なコードシーケンスを処理する上で大きな利点を提供します。この記事では、建築の違いを掘り下げ、Codestral Mambaを使用するための実用的なガイドを提供します。

トランスフォーマーvs.マンバ：建築の違い

Codestral Mambaの強みを評価するには、Mamba SSMアーキテクチャを標準的な変圧器アーキテクチャと比較しましょう。

変圧器：二次複雑さの課題

GPT-4などのトランスモデルは、さまざまな入力セグメントに同時に焦点を合わせて複雑な言語タスクを処理するために自己関節メカニズムを利用します。ただし、このアプローチには二次複雑さがあります。 入力サイズが増加すると、計算コストとメモリの使用量が指数関数的にエスカレートし、長いシーケンスで効率を制限します。

mamba：線形スケーリングと効率

SSMに基づいたMambaモデルは、この2次ボトルネックを回避します。これにより、彼らは長いシーケンス（UPから100万のトークン）の取り扱いに非常に熟達し、変圧器よりも大幅に高速になります（最大5倍高速）。 Mambaは、変圧器に匹敵するパフォーマンスを実現しながら、より長いシーケンスでより良くスケーリングします。 クリエイターのアルバート・グーとトリ・ダオによると、マンバは高速な推論と線形スケーリングを提供し、しばしば同様にサイズの変圧器を上回り、それらのサイズの2倍に一致させます。

マンバのコード生成に対する適合性

Mambaのアーキテクチャは、長いシーケンス全体でコンテキストを保存することが重要であるコード生成に理想的に適しています。 より長いコンテキストで速度低下やメモリの問題に遭遇する変圧器とは異なり、マンバの線形時間の複雑さと無限のコンテキスト長の容量は、大きなコードベースで迅速かつ信頼性の高いパフォーマンスを保証します。 変圧器の二次複雑さは、各トークンが予測中に前のすべてのトークンを考慮し、計算とメモリの要求が高いことを考慮して、注意メカニズムに由来します。 MambaのSSMは、この2次複雑さを回避し、効率的な長シーケンス処理を可能にし、効率的なトークン通信を可能にします。

Codestral Mambaベンチマーク：競争を上回る

Codestral Mamba（7B）は、コード関連のタスクに優れており、人間のベンチマーク上の他の7Bモデルを一貫してアウトパフォームします。これは、さまざまなプログラミング言語にわたるコード生成機能の尺度です。

出典：Mistral ai

具体的には、PythonのHumanevalで顕著な75.0％の精度を達成し、CodeGemma-1.1 7b（61.0％）、Codellama 7b（31.1％）、およびDeepseek v1.5 7b（65.9％）を上回ります。 81.1％の精度で、より大きなコードストラル（22b）モデルを上回ります。 Codestral Mambaは、他の人間言語で強力なパフォーマンスを示し、クラス内で競争力を維持しています。 クロスタスクコード生成のための核心ベンチマークでは、57.8％を獲得し、CodeGemma-1.1 7bを超えてCodellama 34bを一致させます。 これらの結果は、特にサイズが小さいことを考慮して、Codestral Mambaの有効性を強調しています。

Codestral Mambaを始めましょう

Codestral Mambaを使用する手順を調べてみましょう

インストール

：

を使用してCodestral Mambaをインストールします

APIキーの取得

pip install codestral_mamba

codestral APIにアクセスするには、APIキーが必要です：

ミストラルAIアカウントを作成します

API.MISTRAL.AI。
1. の[APIキー]タブに移動します
新しいAPIキーを生成します

環境変数でAPIキーを設定します：

Codestral Mambaアプリケーション：コードの完了、生成、およびリファクタリング

いくつかのユースケースを調べてみましょう。

export MISTRAL_API_KEY='your_api_key'

コード完了

Codestral Mambaを使用して、不完全なコードスニペットを完了します

関数生成

説明から関数を生成します。たとえば、「数字の要因を返すPython関数を書いてください。」

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)

コードリファクタリング

既存のコードをリファクタリングして改善します

追加の利点、微調整、結論

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)

Codestral Mambaは、多言語サポート（80を超える言語）、大きなコンテキストウィンドウ（最大256,000トークン）を提供し、オープンソース（Apache 2.0ライセンス）です。 カスタムデータと高度なプロンプト技術の微調整は、その機能をさらに強化します。 結論として、Mamba SSMを利用してCodestral Mambaは、コード生成の従来の変圧器モデルの制限を克服し、開発者に強力で効率的なオープンソースの代替品を提供します。

以上がミストラルのコードストラルマンバとは何ですか？セットアップとアプリケーションの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。