Mistral 大语言模型

举报
霍格沃兹测试开发 发表于 2024/09/03 12:28:10 2024/09/03
【摘要】 Mistral AI Mistral AI teamMistral 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.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...

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)
【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。