Mixtral 8x22bを始めます

Mistral AIのMixtral 8x22b：主要なオープンソースLLM

への深い潜り込み 2022年、OpenaiのChatGpt到着は、競争力のある大手言語モデル（LLM）を開発するために、ハイテク大手の間でレースを引き起こしました。 ミストラルAIは重要な候補として浮上し、2023年に画期的な7Bモデルを開始し、サイズが小さいにもかかわらず既存のオープンソースLLMをすべて上回りました。 この記事では、ミストラルAIの最新の成果であるMixtral 8x22Bを説明し、そのアーキテクチャを調べ、検索拡張生成（RAG）パイプラインでの使用を紹介します。

Mixtral 8x22Bの際立った機能

2024年4月にリリースされたMixtral 8x22Bは、1,410億のパラメーターを誇る専門家（SMOE）アーキテクチャのまばらな混合物を利用しています。この革新的なアプローチは、重要な利点を提供します：

一致していないコスト効率：

SMOEアーキテクチャは、並外れたパフォーマンスとコストの比率を提供し、オープンソースフィールドをリードしています。 以下に示すように、同等のモデルよりもはるかに少ないアクティブパラメーターを使用して高性能レベルを達成します。

高性能と速度：1,410億パラメーターを所有している間、そのスパースアクティベーションパターンは推論中に390億しか利用していません。

• 拡張コンテキストウィンドウ：オープンソースLLMSの珍しい機能、Mixtral 8x22Bは64Kトークンのコンテキストウィンドウを提供します。

• 寛容なライセンス：モデルはApache 2.0ライセンスの下でリリースされ、アクセシビリティと微調整の容易さを促進します。

MIXTRAL 8x22Bベンチマークパフォーマンス

• MIXTRAL 8x22Bは、さまざまなベンチマークにわたってLlama 70bやコマンドRなどの主要な代替案を一貫して上回る：

多言語の機能：

英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、イタリア語で熟練している。

• 推論と知識における優れたパフォーマンス：それは常識で優れています。

• 例外的な数学とコーディングスキル：MIXTRAL 8x22Bは、数学的およびコーディングタスクで競合他社を大幅に上回ります。

SMOEアーキテクチャの理解

SMOEアーキテクチャは、専門家のチームに似ています。すべての情報を単一の大規模なモデルで処理する代わりに、SMOEはより小さなエキスパートモデルを採用しており、それぞれが特定のタスクに焦点を当てています。ルーティングネットワークは、最も関連性の高い専門家に情報を向け、効率と精度を向上させます。 このアプローチには、いくつかの重要な利点があります：

• 効率の向上：計算コストを削減し、処理を加速します
• 強化されたスケーラビリティ：トレーニングや推論に影響を与えることなく、簡単に専門家を追加してください。
精度の向上：
• 専門化により、特定のタスクのパフォーマンスが向上します。 SMOEモデルに関連する課題には、トレーニングの複雑さ、専門家の選択、および高いメモリ要件が含まれます。
Mixtral 8x22b

を開始します Mixtral 8x22bを使用するには、ミストラルAPI：

を使用することが含まれます

アカウントのセットアップ：

ミストラルAIアカウントを作成し、請求情報を追加し、APIキーを取得します。

環境のセットアップ：コンドラを使用して仮想環境をセットアップし、必要なパッケージ（Mistralai、Python-Dotenv、iPykernel）をインストールします。 APIキーを.ENVファイルに安全に保存します。

2. チャットクライアントの使用：MistralClientオブジェクトとChatMessageクラスを使用して、モデルと対話します。 ストリーミングは、より長い応答で使用できます。

3. MIXTRAL 8x22Bアプリケーション

テキスト生成を超えて、Mixtral 8x22bを有効にします：

• 埋め込み生成：セマンティック分析のためにテキストのベクトル表現を作成します。
• 言い換え検出：埋め込み距離を使用して同様の文を識別します。
• ラグパイプライン：外部の知識ソースを統合して応答の精度を強化します。
関数呼び出し：
• 構造化された出力の事前定義された関数をトリガーします。
この記事は、埋め込み生成、言い換えの検出、およびMixTral 8x22BおよびMistral APIを使用した基本的なRAGパイプラインの構築の詳細な例を提供します。 この例では、サンプルニュース記事を使用して、テキストをチャンクし、埋め込みを生成し、類似性検索にFAISSを使用し、MixTral 8x22Bのプロンプトを作成して、取得したコンテキストに基づいて質問に答えます。

結論

Mixtral 8x22bは、オープンソースLLMの大幅な進歩を表しています。そのSMOEアーキテクチャ、高性能、および許容ライセンスにより、さまざまなアプリケーションにとって貴重なツールになります。 この記事では、その能力と実用的な使用の包括的な概要を提供し、提供されたリソースを通じてその可能性のさらなる調査を促進します。

以上がMixtral 8x22bを始めますの詳細内容です。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。