Mistral AI

ímã:?xt=urna:btih:9238b09245d0d8cd915be09927769d5f7584c1c9&dn=mixtral-8x22b&tr=udp%3A%2F%2Fopen.demonii.com%3A1337%2Fannounce&tr=http%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A13 37%2Anunciar

Graças ao feedback da comunidade, fizemos uma pequena melhoria na interface: agora você pode compartilhar conversas no @MistralAI Le Chat!

A Mistral foi fundada por Arthur Mensch, Timothée Lacroix e Guillaume Lample, um trio de ex-pesquisadores da Meta e do Google © FT montage/David Atlan

Finalmente chegou a hora! Nosso modelo Mixtral 8x7B já está disponível!

Nous-Hermes-2 Mixtral 8x7B vem em duas variantes, uma SFT+DPO e SFT-Only, para que você possa experimentar e ver qual funciona melhor para você!

É o primeiro modelo baseado em Mixtral a vencer o modelo @Mistral AI Mixtral Instruct e, em meus próprios testes pessoais, é potencialmente o melhor LLM de código aberto disponível!

Mistral AI traz os modelos generativos abertos mais fortes para os desenvolvedores, juntamente com maneiras eficientes de implantá-los e personalizá-los para produção.

Estamos abrindo hoje um acesso beta aos nossos primeiros serviços de plataforma. Começamos de forma simples: la plateforme oferece três endpoints de chat para gerar texto seguindo instruções textuais e um endpoint de incorporação. Cada endpoint tem uma compensação diferente de desempenho/preço.

Pontos de extremidade generativos
Os dois primeiros endpoints, mistral-tiny e mistral-small, usam atualmente nossos dois modelos abertos lançados; o terceiro, mistral-medium, utiliza um modelo protótipo com desempenho superior que estamos testando em um ambiente implantado.

Servimos versões instruídas de nossos modelos. Trabalhámos na consolidação das técnicas de alinhamento mais eficazes (ajuste fino eficiente, otimização direta de preferências) para criar modelos fáceis de controlar e agradáveis ​​de usar. Pré-treinamos modelos em dados extraídos da Web aberta e realizamos o ajuste fino de instruções a partir de anotações.

Mistral-minúsculo. Nosso endpoint mais econômico atualmente atende ao Mistral 7B Instruct v0.2, uma nova versão secundária do Mistral 7B Instruct. Mistral-tiny só funciona em inglês. Obtém 7,6 no MT-Bench. O modelo instruído pode ser baixado aqui.

Mistral-pequeno. Este endpoint atualmente atende ao nosso mais novo modelo, Mixtral 8x7B, descrito com mais detalhes em nossa postagem no blog. Domina inglês/francês/italiano/alemão/espanhol e código e obtém 8,3 no MT-Bench.

Mistral-médio. Nosso endpoint da mais alta qualidade atende atualmente a um modelo de protótipo, que está atualmente entre os modelos com melhor serviço disponíveis com base em benchmarks padrão. Domina inglês/francês/italiano/alemão/espanhol e código e obtém pontuação de 8,6 no MT-Bench. A tabela a seguir compara o desempenho dos modelos básicos de Mistral-médio, Mistral-pequeno e o endpoint de um concorrente.$mistralai

Como sempre, tente ficar o mais próximo possível da verdade, mesmo no que diz respeito a coisas que você não gosta.

Esta plataforma aspira maximizar o sinal/ruído do coletivo humano.