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Mistral 大语言模型

时间:2024-09-03 12:24:23浏览次数:10  
标签:pipeline 语言 模型 mistral 使用 Mistral Mixtral

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

Mistral 大语言模型_人工智能

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。

Mistral 大语言模型_语言模型_02

在线 Chat 服务 Le Chat

Mistral 大语言模型_语言模型_03

Mistral 大语言模型_设计模式_04

开源大语言模型 Mistral Mixtral

Mistral 大语言模型_人工智能_05

Mistral 大语言模型_人工智能_06

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

Mistral 大语言模型_人工智能_07

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。

Mistral 大语言模型_语言模型_08

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)

标签:pipeline,语言,模型,mistral,使用,Mistral,Mixtral
From: https://blog.51cto.com/u_15640304/11907738

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