Mistral AI

マグネット:?xt=urn:btih:9238b09245d0d8cd915be09927769d5f7584c1c9&dn=mixtral-8x22b&tr=udp%3A%2F%2Fopen.demonii.com%3A1337%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce

コミュニティからのフィードバックのおかげで、UI を少し改善しました。これで、@MistralAI Le Chat で会話を共有できるようになりました。

ミストラルは、アーサー・メンシュ、ティモテ・ラクワ、ギヨーム・ランプルの3人の元メタおよびグーグルの研究者によって設立されました © FT モンタージュ/ダビッド・アトラン

ついにその時が来ました！私たちのMixtral 8x7Bモデルが利用可能になりました！

Nous-Hermes-2 Mixtral 8x7Bは、SFT+DPOとSFT-Onlyの2つのバリアントがあり、どちらがあなたに最適か試してみることができます！

私の知る限り、@Mistral AI Mixtral Instructモデルを打ち負かした初めてのMixtralベースのモデルであり、私自身の個人的なテストでは、利用可能な最良のオープンソースLLMである可能性があります！

Mistral AIは、開発者に最も強力なオープン生成モデルを提供し、それらを本番環境にデプロイおよびカスタマイズする効率的な方法を提供します。

本日、最初のプラットフォームサービスへのベータアクセスを開始します。シンプルに始めます：プラットフォームは、テキスト指示に従ってテキストを生成するための3つのチャットエンドポイントと、埋め込みエンドポイントを提供します。各エンドポイントには異なるパフォーマンス/価格のトレードオフがあります。

生成エンドポイント
最初の2つのエンドポイント、mistral-tinyとmistral-smallは、現在私たちの2つのリリースされたオープンモデルを使用しています。3つ目のmistral-mediumは、デプロイされた環境でテスト中の高性能なプロトタイプモデルを使用しています。

私たちは、モデルの指示されたバージョンを提供します。私たちは、コントロールが容易で使いやすいモデルを作成するために、最も効果的なアラインメント技術（効率的なファインチューニング、直接的な好みの最適化）を統合することに取り組んできました。私たちは、オープンウェブから抽出したデータでモデルを事前トレーニングし、注釈からの指示ファインチューニングを行います。

Mistral-tiny。私たちの最もコスト効率の良いエンドポイントは、Mistral 7B Instruct v0.2、Mistral 7B Instructの新しいマイナーリリースを提供しています。Mistral-tinyは英語のみで動作します。MT-Benchで7.6を取得します。指示されたモデルはここからダウンロードできます。

Mistral-small。このエンドポイントは、現在私たちの最新のモデル、Mixtral 8x7Bを提供しており、詳細は私たちのブログ記事で説明されています。英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語、コードをマスターしており、MT-Benchで8.3を取得します。

Mistral-medium。私たちの最高品質のエンドポイントは、現在、標準ベンチマークに基づいて利用可能なトップサービスモデルの1つであるプロトタイプモデルを提供しています。英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語、コードをマスターしており、MT-Benchで8.6のスコアを取得します。以下の表は、Mistral-medium、Mistral-smallのベースモデルと競合他社のエンドポイントのパフォーマンスを比較します。$mistralai

いつものように、気に入らない内容であっても、できる限り真実に近づくようにしてください。

このプラットフォームは、人類全体のシグナル/ノイズを最大化することを目指しています。