Apakah Mistral ' s Codestral Mamba? Persediaan & Aplikasi

Codestral Mamba Mistral Ai: Model Bahasa Generasi Kod Superior

Codestral Mamba, dari Mistral AI, adalah model bahasa khusus yang dibina untuk penjanaan kod. Tidak seperti model pengubah tradisional, ia menggunakan model ruang negara Mamba (SSM), yang menawarkan kelebihan yang signifikan dalam mengendalikan urutan kod yang luas sambil mengekalkan kecekapan. Artikel ini menyelidiki perbezaan seni bina dan menyediakan panduan praktikal untuk menggunakan Codestral Mamba.

Transformers vs Mamba: Perbezaan Senibina

Untuk menghargai kekuatan Codestral Mamba, mari kita bandingkan senibina Mamba SSM dengan seni bina pengubah standard.

Transformers: Cabaran Kerumitan Kuadratik

Model Transformer, seperti GPT-4, menggunakan mekanisme perhatian diri untuk memproses tugas bahasa yang kompleks dengan secara serentak memberi tumpuan kepada pelbagai segmen input. Walau bagaimanapun, pendekatan ini mengalami kerumitan kuadrat. Apabila saiz input meningkat, kos pengiraan dan penggunaan memori meningkat secara eksponen, mengehadkan kecekapan dengan urutan yang panjang.

mamba: skala dan kecekapan linear

Model Mamba, berdasarkan SSM, mengelakkan kesesakan kuadrat ini. Ini menjadikan mereka sangat mahir dalam mengendalikan urutan yang panjang -sehingga 1 juta token -dan jauh lebih cepat daripada transformer (sehingga lima kali lebih cepat). Mamba mencapai prestasi yang setanding dengan transformer sambil berskala lebih baik dengan urutan yang lebih panjang. Menurut penciptanya, Albert Gu dan Tri Dao, Mamba menyampaikan kesimpulan yang cepat dan skala linear, sering melepasi transformer bersaiz yang sama dan memadankan dua kali saiz mereka.

kesesuaian Mamba untuk penjanaan kod

seni bina Mamba sangat sesuai untuk penjanaan kod, di mana memelihara konteks merentasi urutan panjang adalah penting. Tidak seperti Transformers, yang menghadapi masalah kelembapan dan memori dengan konteks yang lebih lama, kerumitan masa linear Mamba dan keupayaan untuk panjang konteks tak terhingga memastikan prestasi yang cepat dan boleh dipercayai dengan kod besar. Kerumitan kuadratik Transformers berpunca dari mekanisme perhatian mereka, di mana setiap token menganggap setiap token sebelumnya semasa ramalan, mengakibatkan tuntutan pengiraan dan ingatan yang tinggi. SSM Mamba membolehkan komunikasi token yang cekap, mengelakkan kerumitan kuadratik ini dan membolehkan pemprosesan urutan lama yang cekap.

Codestral Mamba Benchmarks: Outperforming the Competition

Codestral Mamba (7b) cemerlang dalam tugas-tugas yang berkaitan dengan kod, secara konsisten mengatasi model 7B lain pada penanda aras manusia, ukuran keupayaan penjanaan kod di pelbagai bahasa pengaturcaraan.

Sumber: Mistral Ai

Khususnya, ia mencapai ketepatan 75.0%yang luar biasa pada manusia untuk python, melepasi Codegemma-1.1 7b (61.0%), Codellama 7b (31.1%), dan Deepseek v1.5 7b (65.9%). Ia juga melepasi model Codestral (22B) yang lebih besar dengan ketepatan 81.1%. Codestral Mamba menunjukkan prestasi yang kukuh di seluruh bahasa manusia yang lain, yang kekal berdaya saing dalam kelasnya. Pada penanda aras cruxe untuk penjanaan kod silang tugas, ia mencatatkan 57.8%, melebihi Codegemma-1.1 7b dan sepadan dengan Codellama 34b. Keputusan ini menyerlahkan keberkesanan Codestral Mamba, terutamanya memandangkan saiznya yang lebih kecil.

Bermula dengan Codestral Mamba

mari kita meneroka langkah -langkah untuk menggunakan Codestral Mamba.

Pemasangan

Pasang codestral mamba menggunakan:

pip install codestral_mamba

Mendapatkan Kunci API

Untuk mengakses API Codestral, anda memerlukan kunci API:

1. Buat akaun AI Mistral.
2. Navigasi ke tab Kekunci API di api.mistral.ai.
3. menghasilkan kunci API baru.

Tetapkan kunci API anda dalam pembolehubah persekitaran anda:

export MISTRAL_API_KEY='your_api_key'

Aplikasi Codestral Mamba: Penyempurnaan Kod, Generasi, dan Refactoring

mari kita periksa beberapa kes penggunaan.

Penyelesaian Kod

Gunakan Codestral Mamba untuk melengkapkan coretan kod tidak lengkap.

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)

Generasi fungsi

Menjana fungsi dari deskripsi. Sebagai contoh, "sila tuliskan saya fungsi python yang mengembalikan faktorial nombor."

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)

Refactoring kod

refactor dan memperbaiki kod sedia ada.

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 improve / refactor the following Python function: \n```python
def fibonacci(n: int) -> int:
    if n 
```""")
]
chat_response = client.chat(
    model=model,
    messages=messages
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

faedah tambahan, penalaan halus, dan kesimpulan

Codestral Mamba menawarkan sokongan berbilang bahasa (lebih daripada 80 bahasa), tetingkap konteks yang besar (sehingga 256,000 token), dan sumber terbuka (lesen Apache 2.0). Penalaan halus pada data tersuai dan teknik-teknik yang mendorong lanjutan meningkatkan keupayaannya. Kesimpulannya, Codestral Mamba, menggunakan Mamba SSM, mengatasi batasan model pengubah tradisional untuk penjanaan kod, menawarkan alternatif sumber terbuka yang kuat dan cekap untuk pemaju.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah Mistral ' s Codestral Mamba? Persediaan & Aplikasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!