ミストラル ラージ 2 が発表されました: この AI モデルを (無料で) 試す必要がある理由

Mistral AI の新しい言語モデルである Large 2 が、人工知能の現場に登場しました。彼はフランス人ですが、これが新しいものだと想像できますか？LLMはるかに大規模でリソースを大量に消費するモデルと同等か、それ以上のパフォーマンスを発揮できました。

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AI の世界ではサイズが重要なので、数字から始めましょう...まあ、常にそうとは限りませんが、後で説明します。 Large 2 には 1,230 億のパラメータがあります。 「うわー、たくさんあるよ！」 »、教えてくれますよ。実際にはそれほど多くはありません。アイデアを説明すると、ラマ 3.1Meta（ご存知の通り、Facebookを運営する会社）からは4,050億ドルです。 GPT-4 には 10000 億があります。つまり、Large 2 の規模は、直接の競合他社の 3 分の 1 以下です。

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しかし、ここにクレイジーな点があります。その「適度な」サイズにもかかわらず、Large 2 は、はるかに大きなモデルに匹敵し、特定の領域ではそれを上回ることさえあります。

さて、パフォーマンスについて話しましょう。ラージ2は、次のようなビッグネームと肩を並べますクロード 3.5 ソネットさらに、コーディングや数学タスクでは GPT-4 のパフォーマンスに近づきます。しかし、Large 2 は単なる強力な計算機ではありません。いいえ、いいえ、彼は本物の多言語言語でもあります。 80 を超える異なるプログラミング言語でコードを生成できます。

それだけではありません！ Large 2 は機械の言語を話すだけではありません。彼はまた、数十の人間の言語を習得します。フランス語から中国語や韓国語を含むアラビア語まで、このモデルは非常に多くの言語のテキストを理解して生成できます。

もう 1 つの強みは、大規模なコンテキストを管理できることです。 Large 2 は 128,000 トークンの「ポップアップ」で機能します。これは、人間の言語で言えば、300 ページに相当するテキストを一度に理解して処理できることを意味します。

フランスの効率

しかし、ラージ 2 を本当に強力にしているのは、その有効性です。ミストラルこの小さな不思議を支えているフランスのスタートアップ企業は、これに重点を置いています。そしてそれは単に国家の誇りや純粋なパフォーマンスの問題ではありません。いいえ、それは非常に具体的な意味を持っています。

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ご存知のとおり、AI モデルが大きくなるほど、実行コストも高くなります。ガソリンを大量に消費する大型車のようなものです。 Large 2 により、Mistral は、市場の大型モデルと同等 (またはそれ以上) に高速でありながら、消費電力が少ないモデルを作成することに成功しました。

具体的にはどういう意味でしょうか？ Large 2 を使用したい企業にとって、これは大幅な節約につながる可能性があります。必要なコンピューティング能力が少なくなれば、消費電力も減り、必要なハードウェアも減り、最終的には請求額も減ります。

ただし、Large 2 も完全に無料ではないことに注意してください。多くの最新の AI モデルと同様に、これはハイブリッド アプローチを採用しています。つまり、研究および非営利用途には無料ですが、商業目的での使用を希望する企業には有料となります。

実際に試してみたい人は、Google Cloud、AWS、Azure、さらには IBM などのいくつかのクラウド プラットフォーム経由で Large 2 を利用できます。テストして確認したいだけの場合は、Mistral は、ChatGPT のような呼び出しも提供しています。「猫」Large 2 を無料で試すことができます。

ミストラルキャット

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