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

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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。

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在线 Chat 服务 Le Chat

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开源大语言模型 Mistral Mixtral

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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

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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)
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