Mistral Large 2 è arrivato sulla scena, segnando un importante passo avanti nella tecnologia dei modelli linguistici. Questa nuova offerta di Mistral AI racchiude ben 123 miliardi di parametri e vanta una finestra di contesto di 128.000 token. Il rilascio di Mistral Large 2 segnala una crescente competizione tra le principali aziende di intelligenza artificiale per sviluppare modelli sempre più capaci.
Dopo il lancio di Meta lama 3.1 405bMistral Large 2 dimostra il suo valore nei benchmark chiave. In attività di codifica come HumanEval, supera altri modelli recenti, avvicinandosi al leader del settore GPT-4Per i problemi di matematica, in particolare nel benchmark MATH, Mistral Large 2 si classifica subito dietro GPT-4. Il modello mostra anche i suoi muscoli multilingue, superando i concorrenti in più lingue nel test Multilingual MMLU.
Nonostante le sue grandi dimensioni, Mistral AI ha progettato Mistral Large 2 per funzionare in modo efficiente su una singola macchina. Questa attenzione al throughput lo rende adatto per applicazioni che richiedono l’elaborazione di input di testo lunghi.
Uno sguardo più approfondito alle specifiche tecniche del Mistral Large 2
Approfondendo i dettagli tecnici si scopre cosa fa funzionare Mistral Large 2. I suoi 123 miliardi di parametri gli conferiscono la capacità di catturare modelli sfumati nel linguaggio e nella conoscenza. L’espansivo Finestra di contesto da 128.000 token consente di mantenere la coerenza anche in passaggi di testo molto lunghi.
Mistral AI ha profuso grandi sforzi per affinare le capacità di codifica del modello. Basandosi sul loro precedente lavoro con modelli incentrati sul codice, hanno addestrato Mistral Large 2 in modo estensivo sui linguaggi di programmazione. La formazione specializzata si vede nelle sue ottime prestazioni nei benchmark di codifica, rivaleggiando con i migliori modelli di IA aperta E Antropico.
Gli sviluppatori hanno anche dato priorità al potenziamento delle capacità di ragionamento di Mistral Large 2 e alla riduzione di output senza senso. Un’attenta messa a punto ha contribuito a ridurre al minimo la tendenza del modello a generare informazioni plausibili ma non corrette. Di conseguenza, Mistral Large 2 mostra una migliore accuratezza nei problemi matematici e in altri compiti che richiedono ragionamento logico.
Mistral Large 2 parla molte lingue
Una caratteristica distintiva di Mistral Large 2 è la sua abilità multilingueIl modello è stato addestrato su testi che abbracciano decine di lingue, consentendogli di comprendere e generare contenuti di alta qualità attraverso varianti linguistiche.
Le principali lingue supportate includono:
- francese
- Tedesco
- spagnolo
- Italiano
- portoghese
- Arabo
- hindi
- russo
- Cinese
- giapponese
- coreano
L’ampia copertura linguistica rende Mistral Large 2 un strumento versatile per le aziende globali e applicazioni multilingua. I test di benchmark confermano la validità di Mistral Large 2 punti di forza multilingueNel test Multilingual MMLU, ha superato altri modelli recenti in nove lingue diverse. Questa prestazione cross-linguale coerente evidenzia il potenziale del modello per abbattere le barriere linguistiche in vari domini.
Non si tratta solo delle lingue parlate, Mistral conosce il linguaggio di programmazione come un libro!
Nelle attività di codifica, Mistral Large 2 può lavorare con oltre 80 linguaggi di programmazione. Python, Java, C, C++, JavaScript e Bash sono solo alcune delle opzioni supportate. Questa flessibilità linguistica nei linguaggi umani e informatici distingue Mistral Large 2 nell’attuale panorama dell’IA.
Affrontare il problema delle allucinazioni
Un obiettivo importante durante lo sviluppo di Mistral Large 2 è stato ridurre le allucinazioni, ovvero quegli output plausibili ma errati che affliggono molti modelli linguistici. Mistral AI ha addestrato il modello a essere più perspicace e cauto nelle sue risposte. Quando si trova di fronte all’incertezza, Mistral Large 2 è progettato per riconoscere le lacune nelle sue conoscenze anziché inventare false informazioni.
L’enfasi su accuratezza e veridicità affronta una critica comune ai grandi modelli linguistici. Sforzandosi di ridurre al minimo le allucinazioni, Mistral AI mira a rendere il proprio modello più affidabile e degno di fiducia per le applicazioni del mondo reale.
Ci sono anche i finanziamenti
Nonostante sia relativamente nuova, Mistral AI si è rapidamente affermata come un attore serio nell’intelligenza artificiale. La startup con sede a Parigi ha recentemente ottenuto 640 milioni di dollari in finanziamenti di serie B, raggiungendo una valutazione di 6 miliardi di dollariIl sostegno finanziario, unito alla loro capacità di sviluppare rapidamente modelli all’avanguardia, posiziona Mistral come una forza in crescita nel settore dell’intelligenza artificiale.
Il pezzo mancante
Un’area in cui Mistral Large 2 (e il recente Meta Lama 3.1) è in ritardo rispetto alla funzionalità multimodale. OpenAI attualmente guida il gruppo nello sviluppo di sistemi AI in grado di elaborare testo e immagini contemporaneamente. Questa capacità è sempre più richiesta, con molte startup che cercano di integrare funzionalità multimodali nelle loro applicazioni.
Accessibilità e integrazione
Mistral Large 2 è ora disponibile attraverso le principali piattaforme cloud tra cui:
Gli sviluppatori possono accedervi anche direttamente tramite la piattaforma di Mistral, la Piattaformae in HugginFace sotto il nome “mistral-grande-2407“.
Per chi volesse sperimentare, Mistral offre la possibilità di testare gratuitamente il modello sul proprio ChatGPT concorrente, la ChatQuesta accessibilità su più piattaforme semplifica l’integrazione di Mistral Large 2 nei progetti e nei flussi di lavoro di sviluppatori e aziende.
Tuttavia, vale la pena notare che, come molti modelli di IA avanzati, Mistral Large 2 non è veramente open source. Sebbene più accessibile di alcuni concorrenti, l’uso commerciale richiede comunque una licenza a pagamento. La complessità tecnica dell’implementazione di un modello così grande limita anche la sua disponibilità pratica per la maggior parte degli utenti.
Mentre i modelli di IA continuano a evolversi a un ritmo vertiginoso, Mistral Large 2 rappresenta un altro passo avanti nelle capacità del modello linguistico. La sua attenzione all’efficienza, all’accuratezza e alla versatilità lo rende un’aggiunta degna di nota al crescente ecosistema di strumenti di IA avanzati. Sebbene le sfide permangano, in particolare nell’elaborazione multimodale, il rapido progresso di Mistral suggerisce che rimarrà un’azienda da tenere d’occhio nell’attuale corsa all’IA.
Credito per l’immagine in evidenza: Mistral AI
