Mistral AI

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Dank des Community-Feedbacks haben wir eine kleine Verbesserung der Benutzeroberfläche vorgenommen: Jetzt können Sie Unterhaltungen im @MistralAI Le Chat teilen!

Mistral wurde von Arthur Mensch, Timothée Lacroix und Guillaume Lample gegründet, einem Trio ehemaliger Meta- und Google-Forscher © FT montage/David Atlan

Es ist endlich soweit! Unser Mixtral 8x7B-Modell ist ab sofort erhältlich!

Nous-Hermes-2 Mixtral 8x7B gibt es in zwei Varianten: SFT+DPO und SFT-Only, sodass Sie ausprobieren können, welche für Sie am besten funktioniert!

Es ist tatsächlich das erste auf Mixtral basierende Modell, das das Mixtral Instruct-Modell @Mistral AI übertrifft, und in meinen persönlichen Tests ist es möglicherweise das beste verfügbare Open-Source-LLM!

Mistral AI bietet den Entwicklern die stärksten offenen generativen Modelle sowie effiziente Möglichkeiten, diese für die Produktion bereitzustellen und anzupassen.

Wir eröffnen heute einen Beta-Zugang zu unseren ersten Plattformdiensten. Wir fangen einfach an: La Plateforme bedient drei Chat-Endpunkte zum Generieren von Text gemäß Textanweisungen und einen Einbettungsendpunkt. Jeder Endpunkt hat einen anderen Kompromiss zwischen Leistung und Preis.

Generative Endpunkte
Die beiden ersten Endpunkte, Mistral-Tiny und Mistral-Small, nutzen derzeit unsere beiden veröffentlichten offenen Modelle; Das dritte, Mistral-Medium, verwendet ein Prototypmodell mit höherer Leistung, das wir in einer bereitgestellten Umgebung testen.

Wir bieten instruierte Versionen unserer Modelle an. Wir haben daran gearbeitet, die effektivsten Ausrichtungstechniken (effiziente Feinabstimmung, direkte Präferenzoptimierung) zu konsolidieren, um einfach zu steuernde und benutzerfreundliche Modelle zu erstellen. Wir trainieren Modelle vorab anhand von Daten, die aus dem offenen Web extrahiert wurden, und führen eine Feinabstimmung der Anweisungen anhand von Anmerkungen durch.

Mistral-winzig. Unser kostengünstigster Endpunkt bedient derzeit Mistral 7B Instruct v0.2, eine neue Nebenversion von Mistral 7B Instruct. Mistral-tiny funktioniert nur auf Englisch. Im MT-Bench erreicht es die Note 7,6. Das instruierte Modell kann hier heruntergeladen werden.

Mistral-klein. Dieser Endpunkt bedient derzeit unser neuestes Modell, Mixtral 8x7B, das in unserem Blogbeitrag ausführlicher beschrieben wird. Es beherrscht Englisch/Französisch/Italienisch/Deutsch/Spanisch und Code und erreicht 8,3 auf MT-Bench.

Mistral-Medium. Unser hochwertigster Endpunkt bedient derzeit ein Prototypmodell, das derzeit basierend auf Standard-Benchmarks zu den am besten gewarteten Modellen gehört, die verfügbar sind. Er beherrscht Englisch/Französisch/Italienisch/Deutsch/Spanisch und Code und erreicht im MT-Bench eine Punktzahl von 8,6. Die folgende Tabelle vergleicht die Leistung der Basismodelle Mistral-Medium, Mistral-Small und des Endpunkts eines Mitbewerbers.$mistralai

Versuchen Sie wie immer, so nah wie möglich an der Wahrheit zu bleiben, auch bei Dingen, die Ihnen nicht gefallen.

Diese Plattform strebt danach, das Signal/Rausch-Verhältnis des menschlichen Kollektivs zu maximieren.