Bermula dengan Mixtral 8x22b

MISTRAL AI's Mixtral 8x22b: menyelam yang mendalam ke dalam sumber terbuka yang terkemuka LLM

Pada tahun 2022, ketibaan CHATGPT Openai mencetuskan perlumbaan di kalangan gergasi teknologi untuk membangunkan model bahasa besar yang kompetitif (LLMS). Mistral AI muncul sebagai pesaing utama, melancarkan model 7B terobosannya pada tahun 2023, melampaui semua LLM sumber terbuka yang sedia ada walaupun saiznya yang lebih kecil. Artikel ini meneroka MixTral 8x22b, pencapaian terbaru Mistral AI, memeriksa seni bina dan mempamerkan penggunaannya dalam saluran paip yang diperolehi semula (RAG).

Mixtral 8x22b's Ciri -ciri membezakan

Mixtral 8x22b, yang dikeluarkan pada April 2024, menggunakan senibina gabungan pakar -pakar (SMOE), yang menawarkan 141 bilion parameter. Pendekatan inovatif ini menawarkan kelebihan yang ketara:

• kecekapan kos yang tidak dapat ditandingi: Senibina SMOE menyampaikan nisbah prestasi-ke-kos yang luar biasa, yang membawa medan sumber terbuka. Seperti yang digambarkan di bawah, ia mencapai tahap prestasi tinggi menggunakan parameter aktif yang jauh lebih sedikit daripada model setanding.

• Prestasi dan kelajuan tinggi:

  Semasa memiliki 141 bilion parameter, corak pengaktifan jarang menggunakan hanya 39 bilion semasa kesimpulan, melebihi kelajuan model padat parameter 70 bilion seperti Llama 2 70b. Tingkap Konteks Lanjutan:

  Ciri yang jarang berlaku di kalangan LLMs sumber terbuka, Mixtral 8x22b menawarkan tetingkap konteks 64K.

• lesen permisif:

  Model ini dikeluarkan di bawah lesen Apache 2.0, mempromosikan kebolehcapaian dan kemudahan penalaan halus.

• Mixtral 8x22b Prestasi penanda aras

  Mixtral 8x22b secara konsisten mengatasi alternatif terkemuka seperti Llama 70b dan perintah R di pelbagai tanda aras:

Keupayaan berbilang bahasa:

mahir dalam bahasa Inggeris, Jerman, Perancis, Sepanyol, dan Itali, seperti yang ditunjukkan dalam hasil penanda aras:

Prestasi unggul dalam penalaran dan pengetahuan:

Ia cemerlang dalam penanda aras pemikiran akal (Arc-C, Hellaswag, MMLU) dan menunjukkan pemahaman bahasa Inggeris yang kuat.

• Kemahiran matematik dan pengekodan yang luar biasa:
Mixtral 8x22b dengan ketara melampaui pesaing dalam tugas matematik dan pengekodan.

memahami seni bina smoe

Senibina SMOE adalah sama dengan pasukan pakar. Daripada satu model besar memproses semua maklumat, SMOE menggunakan model pakar yang lebih kecil, masing -masing memberi tumpuan kepada tugas -tugas tertentu. Rangkaian penghalaan mengarahkan maklumat kepada pakar yang paling relevan, meningkatkan kecekapan dan ketepatan. Pendekatan ini menawarkan beberapa kelebihan utama:

• Kecekapan yang lebih baik: mengurangkan kos pengiraan dan mempercepatkan pemprosesan.
• skalabilitas yang dipertingkatkan: Mudah menambah pakar tanpa memberi kesan kepada latihan atau kesimpulan.
• Peningkatan Ketepatan: Pengkhususan membawa kepada prestasi yang lebih baik pada tugas tertentu.

Cabaran yang berkaitan dengan model SMOE termasuk kerumitan latihan, pemilihan pakar, dan keperluan memori yang tinggi.

Bermula dengan Mixtral 8x22b

menggunakan mixtral 8x22b melibatkan API Mistral:

1. Persediaan Akaun: Buat akaun AI Mistral, tambahkan maklumat pengebilan, dan dapatkan kunci API.

2. Persediaan Persekitaran:

   Sediakan persekitaran maya menggunakan conda dan pasang pakej yang diperlukan (Mistralai, Python-Dotenv, Ipykernel). Simpan kunci API anda dengan selamat dalam fail .env.

3. Menggunakan klien sembang:

   Gunakan objek MistralClient dan kelas chatmessage untuk berinteraksi dengan model. Streaming tersedia untuk respons yang lebih panjang.

Aplikasi MixTral 8x22b

Beyond Generation Generation, Mixtral 8x22b membolehkan:

• Generasi Embedding: Mewujudkan perwakilan vektor teks untuk analisis semantik.
• Pengesanan paraphrase: Mengenal pasti ayat yang sama menggunakan jarak embedding.
• saluran paip RAG: Mengintegrasikan sumber pengetahuan luaran untuk meningkatkan ketepatan tindak balas.
• fungsi panggilan: mencetuskan fungsi yang telah ditetapkan untuk output berstruktur.

Artikel ini memberikan contoh terperinci tentang generasi penyembuhan, pengesanan pengapregan, dan membina saluran paip asas dengan menggunakan Mixtral 8x22b dan API Mistral. Contohnya menggunakan artikel berita sampel, menunjukkan bagaimana untuk memotong teks, menghasilkan embeddings, menggunakan Faiss untuk carian kesamaan, dan membina prompt untuk mixtral 8x22b untuk menjawab soalan berdasarkan konteks yang diambil.

Kesimpulan

Mixtral 8x22b mewakili kemajuan yang signifikan dalam LLMs sumber terbuka. Senibina smoe, prestasi tinggi, dan lesen permisif menjadikannya alat yang berharga untuk pelbagai aplikasi. Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang keupayaan dan penggunaan praktikalnya, menggalakkan penerokaan potensinya melalui sumber yang disediakan.

Atas ialah kandungan terperinci Bermula dengan Mixtral 8x22b. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!