Ontdek Mistral's krachtige 'Mr Large 2'-model: Presteert beter dan GPT-4 op belangrijke benchmarks
Ontdek Mistral's krachtige 'Mr Large 2'-model: Overtreft GPT-4 op belangrijke benchmarks. Mistral's nieuwe 123B-parameter model overtreft GPT-4 in code generatie, wiskunde en meertalige mogelijkheden. Ontdek zijn geavanceerde functie-aanroep- en ophaalvaardigheden.
12 januari 2025
Ontgrendel de kracht van een state-of-the-art taalmodel met de nieuwste release van Mistral, Mr. Large 2. Dit geavanceerde AI-systeem overtreft branchereuzen in code generatie, wiskunde en meertalige mogelijkheden, terwijl het een kleinere voetafdruk behoudt. Ontdek hoe dit veelzijdige model uw projecten kan verbeteren en uw werkstromen kan stroomlijnen.
Mogelijkheden van het Mistral Large 2-model
Benchmarks en vergelijkingen met andere modellen
Verbeterde reductie van hallucinaties en instructievolgen
Gereedschapsgebruik en functieaanroepende mogelijkheden
Prijzen en beschikbaarheid van Mistral-modellen
Praktijkvoorbeeld: Integratie van functieaanroepen
Slotgedachten over modelgrootte en open-source ontwikkelingen
Conclusie
Mogelijkheden van het Mistral Large 2-model
Mogelijkheden van het Mistral Large 2-model
Het Mistral Large 2-model, dat onlangs is uitgebracht door Mistral, is een krachtig taalmodel dat beter presteert dan het state-of-the-art 405B-model op een aantal belangrijke benchmarks. Ondanks dat het aanzienlijk kleiner is in omvang, met slechts 123 miljard parameters in vergelijking met 405 miljard, toont het Mistral Large 2-model indrukwekkende mogelijkheden.
Eén van de belangrijkste sterke punten van het Mistral Large 2-model is de verbeterde prestaties op het gebied van code generatie en wiskunde/redeneren taken. Het biedt ook veel sterkere meertalige ondersteuning, met de mogelijkheid om tot 80 programmeertalen te verwerken en ondersteuning voor talen als Frans, Duits, Spaans, Italiaans, Portugees, Arabisch, Hindi, Russisch, Chinees, Japans en Koreaans.
Een ander opmerkelijk kenmerk van het Mistral Large 2-model is het verbeterde contactvenster van 128.000 tokens, waardoor het langere context kan verwerken in vergelijking met eerdere releases. Dit maakt het bijzonder geschikt voor real-world toepassingen die lange, multi-turn conversaties vereisen.
Het model is ook getraind met de focus op het minimaliseren van hallucinatie, een veel voorkomend probleem bij grote taalmodellen. Het is nu beter in staat om te erkennen wanneer het onvoldoende informatie heeft om een betrouwbaar antwoord te geven, waardoor het risico op het genereren van plausibele maar onjuiste of irrelevante informatie wordt verminderd.
Bovendien blinkt het Mistral Large 2-model uit in het opvolgen van instructies en uitlijning, waardoor het een sterke kandidaat is voor toepassingen die precieze taakuitvoering en het verwerken van complexe, meerstapsintructies vereisen.
De mogelijkheden van het model op het gebied van tool gebruik en functie-aanroepen zijn ook opmerkelijk. Het kan parallelle en sequentiële functie-aanroepen uitvoeren, waardoor agent-orchestratie en verbeterde zoekvaardigheden mogelijk zijn, wat cruciaal is voor veel bedrijfs- en ondernemingstoepassingen.
Overall vertegenwoordigt het Mistral Large 2-model een belangrijke vooruitgang op het gebied van grote taalmodellen, met een overtuigende combinatie van prestaties, efficiëntie en veelzijdigheid. De release ervan benadrukt verder de snelle vooruitgang in het open-source AI-landschap, waarbij de dominantie van eigendomsmodellen wordt uitgedaagd en nieuwe kansen worden geboden voor ontwikkelaars en onderzoekers.
Benchmarks en vergelijkingen met andere modellen
Benchmarks en vergelijkingen met andere modellen
Het Mr Large 2-model van Mistol presteert beter dan het 405b-model, dat voorheen als een van de state-of-the-art modellen werd beschouwd, zowel voor eigendomsmodellen als open-source modellen. Volgens de blogpost is Mr Large 2 veel capabeler op het gebied van code generatie, wiskunde en redeneren. Het biedt ook veel sterkere meertalige ondersteuning en geavanceerde functie-aanroep mogelijkheden.
Het model heeft een context venster van 128.000 tokens, waardoor het veel meer context kan ondersteunen in vergelijking met sommige eerdere releases. Het is meertalig, met ondersteuning voor Frans, Duits, Spaans, Italiaans, Portugees, Arabisch, Hindi, Russisch, Chinees, Japans en Koreaans. Daarnaast ondersteunt het meer dan 80 programmeertalen.
Qua benchmarks is het Mr Large 2-model vergelijkbaar met GPT-4 en presteert het beter dan het 405b-model op de meeste benchmarks, ondanks dat het slechts een derde van de grootte is van het 405b-model (123 miljard parameters in vergelijking met 405 miljard).
Eén van de belangrijkste aandachtspunten tijdens het trainen van Mr Large 2 was het minimaliseren van de neiging van het model om te hallucineren of plausibel klinkende maar feitelijk onjuiste of irrelevante informatie te genereren. Dit is een significant probleem geweest bij grote taalmodellen, en het lijkt erop dat Mistol hier nauw op heeft gelet, wat heeft geleid tot een model met verminderde hallucinatie.
Een andere verbetering is in het opvolgen van instructies en uitlijning. Volgens de blogpost is dit model vooral beter in het opvolgen van precieze instructies en het verwerken van lange, multi-turn conversaties, wat cruciaal is voor real-world toepassingen. Kleinere modellen hebben vaak last van verminderde prestaties bij lange, multi-turn conversaties.
Het model heeft ook verbeterde tool gebruik en functie-aanroep mogelijkheden, wat praktische toepassingen zijn voor bedrijven en ondernemingen. Het kan zowel parallelle als sequentiële functie-aanroepen uitvoeren, en op benchmarks die specifiek gericht zijn op functie-aanroepen, presteert het zelfs beter dan GPT-4 en Chinchilla 3.5, wat een aanzienlijke prestatie is.
Het is belangrijk op te merken dat hoewel de benchmarks veelbelovend zijn, het altijd aan te raden is om je eigen evaluatie en 'vibe check' uit te voeren voor je specifieke toepassingen, aangezien de prestaties van deze modellen kunnen variëren afhankelijk van de prompts en data die worden gebruikt voor het testen.
Verbeterde reductie van hallucinaties en instructievolgen
Verbeterde reductie van hallucinaties en instructievolgen
Eén van de belangrijkste aandachtspunten tijdens het trainen van Mr. Large 2 was het minimaliseren van de neiging van het model om te hallucineren of plausibel klinkende maar feitelijk onjuiste of irrelevante informatie te genereren. Dit is een significant probleem geweest bij grote taalmodellen, maar de makers van Mr. Large 2 hebben hier nauw op gelet.
Ze hebben trainingsdata verzameld waarbij de hallucinatie van het model aanzienlijk is verminderd. Als gevolg hiervan is het nieuwe model getraind om te erkennen wanneer het geen oplossingen kan vinden of onvoldoende informatie heeft om een betrouwbaar antwoord te geven.
Een andere verbetering in Mr. Large 2 is de instructie-opvolging en uitlijningscapaciteiten. Volgens de makers is dit model vooral beter in het opvolgen van precieze instructies en het verwerken van lange, multi-turn conversaties. Dit is een belangrijke verbetering, aangezien kleinere modellen vaak last hebben van verminderde prestaties bij lange, multi-turn interacties.
De verbeterde hallucinatie-reductie en instructie-opvolging capaciteiten van Mr. Large 2 worden verwacht het model geschikter te maken voor real-world toepassingen, waar nauwkeurige en betrouwbare antwoorden cruciaal zijn.
Gereedschapsgebruik en functieaanroepende mogelijkheden
Gereedschapsgebruik en functieaanroepende mogelijkheden
Het Mr Large 2-model van Anthropic heeft verbeterde mogelijkheden als het gaat om tool gebruik en functie-aanroepen. Hierdoor kan het model interageren met externe tools en functies om informatie te verzamelen en taken uit te voeren, wat het praktischer maakt voor real-world toepassingen.
Het proces werkt als volgt:
- Het LLM analyseert de gebruikersquery en bepaalt of het een tool moet gebruiken of niet. Als er geen tool nodig is, zal het een direct antwoord genereren.
- Als het LLM besluit een tool te gebruiken, zal het een geschikte tool selecteren uit een vooraf gedefinieerde lijst op basis van de taak.
- Het LLM zal vervolgens de benodigde invoer voor de geselecteerde tool genereren.
- De gebruikerscode moet de tool-aanroep of functie uitvoeren en het antwoord terugsturen naar het LLM.
- Het LLM zal dan het antwoord van de tool gebruiken om de uiteindelijke output voor de gebruiker te genereren.
Deze functionaliteit wordt mogelijk gemaakt door middel van een JSON-schema dat de beschikbare tools, hun namen, beschrijvingen, invoerparameters en vereiste outputs beschrijft. Het LLM kan dan deze informatie raadplegen om de juiste tool te bepalen en hoe ermee te interacteren.
Het Mr Large 2-model heeft sterke prestaties laten zien op benchmarks die zich richten op functie-aanroepen, en presteert zelfs beter dan GPT-4 en Chinchilla 3.5 in sommige gevallen. Dit suggereert dat de tool gebruik en functie-aanroep mogelijkheden van het model een aanzienlijke verbetering zijn ten opzichte van eerdere LLMs.
Overall maken de verbeterde tool gebruik en functie-aanroep mogelijkheden van het Mr Large 2-model het tot een praktischer en veelzijdiger hulpmiddel voor real-world toepassingen, waar de mogelijkheid om te interacteren met externe data en systemen cruciaal is.
Prijzen en beschikbaarheid van Mistral-modellen
Prijzen en beschikbaarheid van Mistral-modellen
Mistral AI maakt hun modellen beschikbaar via verschillende API-providers, waaronder Google, Microsoft, Amazon, Bedrock en IBM Watson. De prijzen voor het gebruik van het Mr. Large 2-model via hun platform lijken vergelijkbaar te zijn met de prijzen voor het 405B-model van andere providers.
De output-prijzen van het Mistral-platform lijken echter iets duurder te zijn in vergelijking met Anthropic's Fireworks AI, die $3 per miljoen tokens rekent voor zowel invoer als uitvoer voor het 405B-model.
Het is belangrijk op te merken dat de prijzen kunnen variëren afhankelijk van de API-provider en de specifieke gebruiksvereisten. Bedrijven en ontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in het gebruik van het Mr. Large 2-model, zullen contact moeten opnemen met Mistral AI om een commerciële licentie te verkrijgen, aangezien het model wordt uitgebracht onder de Mistral Research License en niet vrij beschikbaar is voor commercieel gebruik.
Overall geeft de beschikbaarheid van het Mr. Large 2-model via meerdere API-providers gebruikers meer opties om uit te kiezen, maar de prijzen moeten zorgvuldig worden geëvalueerd op basis van de specifieke behoeften en gebruikspatronen van de toepassing.
Praktijkvoorbeeld: Integratie van functieaanroepen
Praktijkvoorbeeld: Integratie van functieaanroepen
Om de functie-aanroep mogelijkheden van het Mr. Large 2-model te demonstreren, lopen we stap voor stap door een voorbeeld:
-
Installeer de benodigde afhankelijkheden:
- Installeer de Mistral AI Python-client:
pip install mistral-ai
- Importeer de benodigde bibliotheken:
1import pandas as pd 2from functools import partial 3from mistral_ai.client import MistralClient
- Installeer de Mistral AI Python-client:
-
Bereid de voorbeelddata voor:
- Maak een voorbeeldDataFrame met transactiegegevens:
1data = { 2 'customer_id': [1, 2, 3, 4, 5], 3 'transaction_id': ['tx1', 'tx2', 'tx3', 'tx4', 'tx5'], 4 'payment_amount': [100.0, 50.0, 75.0, 25.0, 150.0], 5 'payment_date': ['2023-04-01', '2023-04-02', '2023-04-03', '2023-04-04', '2023-04-05'], 6 'status': ['paid', 'pending', 'paid', 'refunded', 'paid'] 7} 8df = pd.DataFrame(data)
- Maak een voorbeeldDataFrame met transactiegegevens:
-
Definieer de tool-functies:
- Maak functies om de betaalstatus en betaaldatum op te halen:
1def retrieve_payment_status(data, transaction_id): 2 return {'status': data[data['transaction_id'] == transaction_id]['status'].values[0]} 3 4def retrieve_payment_date(data, transaction_id): 5 return {'date': data[data['transaction_id'] == transaction_id]['payment_date'].values[0]}
- Maak functies om de betaalstatus en betaaldatum op te halen:
-
Beschrijf het tool-gebruik:
- Geef een JSON-schema op om de tool-functies te beschrijven:
1tools = [ 2 { 3 'type': 'function', 4 'name': 'retrieve_payment_status', 5 'description': 'Haalt de betaalstatus op voor een gegeven transactie-ID', 6 'parameters': [ 7 {'name': 'data', 'type': 'object', 'description': 'De transactiegegevens'}, 8 {'name': 'transaction_id', 'type': 'string', 'required': True, 'description': 'De transactie-ID'} 9 ], 10 'returns': {'type': 'object', 'description': 'De betaalstatus'} 11 }, 12 { 13 'type': 'function', 14 'name': 'retrieve_payment_date', 15 'description': 'Haalt de betaaldatum op voor een gegeven transactie-ID', 16 'parameters': [ 17 {'name': 'data', 'type': 'object', 'description': 'De transactiegegevens'}, 18 {'name': 'transaction_id', 'type': 'string', 'required': True, 'description': 'De transactie-ID'} 19 ], 20 'returns': {'type': 'object', 'description': 'De betaaldatum'} 21 } 22] 23 24tools_dict = { 25 'retrieve_payment_status': partial(retrieve_payment_status, df), 26 'retrieve_payment_date': partial(retrieve_payment_date, df) 27}
- Geef een JSON-schema op om de tool-functies te beschrijven:
-
Interacteer met het Mr. Large 2-model:
- Stel de Mistral AI-client en het model in:
1client = MistralClient(api_key='your_api_key') 2model = client.chat_model('mr-large-v2')
- Start het gesprek en laat het model de juiste tool selecteren:
1messages = [{'content': 'Wat is de status van mijn transactie tx3?', 'role': 'user'}] 2response = model.generate_response(messages, tools=tools) 3print(response)
- Het model zal de
retrieve_payment_status
-tool selecteren, de functie uitvoeren en de uiteindelijke respons genereren:{'content': 'Uw transactie tx3 is gemarkeerd als betaald.', 'role': 'assistant'}
- Stel de Mistral AI-client en het model in:
Dit voorbeeld laat zien hoe het Mr. Large 2-model kan integreren met externe functies of tools om meer uitgebreide en nauwkeurige antwoorden te geven. Het model analyseert de gebruikersquery, selecteert de juiste tool en genereert vervolgens het uiteindelijke antwoord door de output van de tool te combineren met zijn eigen taalgenererend vermogen.
J
FAQ
FAQ