Mistral 大语言模型

简介: Mistral AI 是一家由 Meta Platforms 和 Google DeepMind 前员工创立的法国人工智能公司,成立于 2023 年 4 月,并在同年 10 月筹集了 3.85 亿欧元,估值超过 20 亿美元。其愿景是通过创新打造开放、高效、有用且值得信赖的人工智能模型。Mistral AI 提供 Mistral-7B 大型语言模型,参数达 70 亿,在多个基准测试中优于 Llama 2 13B 和 Llama 1 34B。此外,还推出了开放权重的 Mixtral 大语言模型,性能卓越,推理速度提升了 6 倍。

Mistral AI

Mistral AI team

Mistral AI 是一家销售人工智能产品的法国公司。它由 Meta Platforms 和 Google DeepMind 的前员工于 2023 年 4 月创立。该公司于 2023 年 10 月筹集了 3.85 亿欧元,2023 年 12 月估值超过 20 亿美元

image.png

Mistral.AI 愿景与使命

我们是一个具有高科学标准的小型创意团队。我们通过突破性的创新打造开放、高效、有用且值得信赖的人工智能模型。我们的使命是让前沿人工智能无处不在,为所有建设者提供量身定制的人工智能。这需要强烈的独立性,对开放、便携和可定制解决方案的坚定承诺,以及对在有限时间内交付最先进技术的高度关注。

image.png

在线 Chat 服务 Le Chat

image.png

image.png

开源大语言模型 Mistral Mixtral

image.png

image.png

Mistral 大语言模型

Mistral-7B

  • Mistral-7B 大型语言模型 (LLM) 是一个预训练的生成文本模型,具有 70 亿个参数。
  • 在所有基准测试中均优于 Llama 2 13B
  • 在许多基准测试中均优于 Llama 1 34B
  • 接近 CodeLlama 7B 的代码性能,同时保持良好的英语任务表现
  • 使用分组查询注意力 (GQA) 进行更快的推理
  • 使用滑动窗口注意 (SWA) 以较小的成本处理较长的序列

mistral 与 llama 的对比

image.png

基于 Hugging Face Transformers 使用 mistral


## Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

def test_mistral():
    pipe = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")
    pipe("请为google编写web自动化测试用例,使用pytest page object设计模式,断言使用hamcrest")

使用 langchain 调用 mistral


def test_mistral():
    llm = Ollama(model="mistral", base_url="http://localhost:11434")
    r = llm.invoke('请为google编写web自动化测试用例,使用pytest page object设计模式,断言使用hamcrest')
    debug(r)

Mixtral 大语言模型

Mixtral 大语言模型介绍

这是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型 (SMoE)。根据 Apache 2.0 许可。Mixtral 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B,推理速度提高了 6 倍。它是最强大的开放权重模型,具有宽松的许可证,也是成本/性能权衡方面的最佳模型。特别是,它在大多数标准基准测试中匹配或优于 GPT3.5。

在这里插入图片描述

Mixtral 的特点

  • 可以优雅地处理 32k 令牌的上下文。
  • 可以处理英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。
  • 在代码生成方面表现出强大的性能。

基于 Hugging Face Transformers 使用 mixtral


## Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

def test_mixtral():
    pipe = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
    pipe("请为google编写web自动化测试用例,使用pytest page object设计模式,断言使用hamcrest"))

使用 langchain 调用 mixtral


def test_mixtral():
    llm = Ollama(model="mixtral", base_url="http://localhost:11434")
    r = llm.invoke('请为google编写web自动化测试用例,使用pytest page object设计模式,断言使用hamcrest')
    debug(r)
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 NoSQL
基于大语言模型的应用
大语言模型(BLM)在NLP领域广泛应用,能理解和生成准确答案,适用于文本分类、文本生成、信息检索和问答系统。深度学习技术如TensorFlow、PyTorch助力文本分类,BLM提升信息检索效率,问答系统依赖BLM的语义理解。悦数图数据库利用图技术增强BLM,提高回答准确度,降低企业应用成本,推动智能化发展。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
使用ORPO微调Llama 3
ORPO是一种结合监督微调和偏好对齐的新型微调技术,旨在减少训练大型语言模型所需资源和时间。通过在一个综合训练过程中结合这两种方法,ORPO优化了语言模型的目标,强化了对首选响应的奖励,弱化对不期望回答的惩罚。实验证明ORPO在不同模型和基准上优于其他对齐方法。本文使用Llama 3 8b模型测试ORPO,结果显示即使只微调1000条数据一个epoch,性能也有所提升,证实了ORPO的有效性。完整代码和更多细节可在相关链接中找到。
351 10
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
预训练语言模型是什么?
【2月更文挑战第13天】预训练语言模型是什么?
73 2
预训练语言模型是什么?
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
2024年大语言模型的微调
2024年大语言模型的微调
72 1
2024年大语言模型的微调
|
15天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
|
1月前
|
测试技术 Apache
mixtral大模型
Mixtral 是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型 (SMoE)。根据 Apache 2.0 许可。 Mixtral 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B,推理速度提高了 6 倍。它是最强大的开放权重模型,具有宽松的许可证,也是成本/性能权衡方面的最佳模型。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
微调大语言模型知识
在自然语言处理领域,大语言模型(Large Language Models, LLMs)展示了卓越的能力。了解这些模型的特点及微调方法可以帮助更好地应用它们。
40 5
|
3月前
|
数据采集 JSON 自然语言处理
打造领域专属的大语言模型
大模型虽擅长自然语言处理,但在专业领域常表现不足。微调通过利用特定领域的数据,在已有大模型基础上进一步训练,能显著提升模型的专业表现,同时有效控制成本。微调前需确定领域、收集并格式化数据;过程中涉及数据上传、模型训练及状态监控;最后通过验证测试评估效果。此法既经济又高效,特别适合中小型企业及个人用户。
|
6月前
|
数据采集 人工智能
【大模型】大语言模型存在的一些限制
【5月更文挑战第5天】【大模型】大语言模型存在的一些限制
|
6月前
|
自然语言处理 C++
GPT4 vs Llama,大模型训练的坑
训练大模型,总觉得效果哪里不对,查了三天,终于发现了原因
131 0