미스 트랄 작은 3 | 액세스, 기능, 성능 등의 방법

Mistral AI의 최신 소규모 언어 모델 (SLM) 인 Mistral Small 3은 인상적인 성능과 효율성을 제공합니다. 이 24 억 개의 매개 변수 모델은 다양한 AI 작업에서 빠른 응답 시간과 강력한 기능을 자랑합니다. 기능, 응용 프로그램, 접근성 및 벤치 마크 비교를 살펴 보겠습니다

가장 효율적이고 다재다능한 모델 인 Small 3 도입! 사전 훈련 및 지시 버전, Apache 2.0, 24b, 81% MMLU, 150 Tok/s. 합성 데이터가 없으므로 추론 작업에 이상적입니다. 행복한 건물!

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목차

미스트랄 스몰 란 무엇입니까? 키 기능 성능 벤치 마크 에 액세스하는 미스트랄 작은 3

실습 테스트 코딩 수학적 추론 감정 분석

• 응용 프로그램 실제 사용 사례 자주 묻는 질문
• 미스 트랄 스몰 란 무엇입니까? Mistral Small 3은 성능을 희생하지 않고 낮은 대기 시간을 우선시합니다. 24B 매개 변수는 LLAMA 3.3 70B와 같은 대형 모델과 경쟁하여 계산 요구가 크게 줄어든 비슷한 기능을 제공합니다. 기본 모델로 출시 된 개발자는 강화 학습 또는 미세 조정을 사용하여 추가로 교육 할 수 있습니다. 32,000 번의 컨텍스트 창과 초당 150 개의 토큰 처리 속도가 속도와 정확도를 요구하는 응용 분야에 이상적입니다.
• 키 기능
다국어 지원 (영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 중국어, 일본어, 한국, 포르투갈어, 네덜란드어, 광택) 기능 호출 및 JSON 출력 가있는 에이전트 중심 기능 고급 추론 및 대화 기술
유연한 상업 및 비상업적 사용을위한 Apache 2.0 라이센스 강력한 시스템 프롬프트 지원 131K 어휘 Tekken Tokenizer
• 성능 벤치 마크
Mistral Small 3은 다양한 벤치 마크에서 탁월하며, 종종 특정 영역에서 더 큰 모델을 능가하면서 우수한 속도를 유지합니다. GPT-4O-MINI, LLAMA 3.3 70B에 대한 비교, QWEN2.5 32B 지시 및 GEMMA 2 27B 강점을 강조하십시오.
• 참조 : Phi 4 vs Gpt 4o-Mini 비교
1. 대규모 멀티 태스킹 언어 이해 (MMLU) : Mistral Small 3은 81% 이상의 정확도를 달성하여 다양한 주제에 걸쳐 강력한 성능을 보여줍니다.

2. 범용 질문 답변 (GPQA) 메인 : 그것은 다양한 질문에 응답하는 데 경쟁 업체를 능가하고 강력한 추론 능력을 보여줍니다. . 3. Humaneval : 코딩 숙련도는 llama-3.3-70b 비율과 비교할 수 있습니다

4. 수학 지침 : mistral small 3 수학적 문제 해결에서 유망한 결과를 보여줍니다. Mistral Small 3의 속도 이점 (LLAMA 3.3 70B 유사한 하드웨어에 대한 지침보다 3 배 이상 빠르기)은 효율성을 강조합니다. 참조 : Qwen2.5-vl 비전 모델 개요 미스 트랄에 액세스하는 3

Mistral Small 3은 Apache 2.0 라이센스에 따라 Mistral AI 웹 사이트, Hugging Face, Ollama, Kaggle, Together AI 및 Fireworks AI를 통해 제공됩니다. 아래의 Kaggle 예제는 그 통합을 보여줍니다 :

함께 AI는 OpenAi 호환 API를 제공하며 Mistral AI는 LA Plateforme을 통해 배포 옵션을 제공합니다. 향후 가용성은 Nvidia Nim, Amazon Sagemaker, Groq, Databricks 및 Snowflake에서 계획됩니다.

(실습 테스트, 애플리케이션, 실제 사용 사례 및 FAQ 섹션은 원래 텍스트의 구조와 내용을 반영하지만 흐름과 간결함을 향상시키기위한 사소한 문구 조정을 통해 이미지는 원래 위치에 남아 있습니다.) .

위 내용은 미스 트랄 작은 3 | 액세스, 기능, 성능 등의 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!