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主要關(guān)注點(diǎn)

Mistral AI 的成功在于其對(duì)市場(chǎng)需求的精準(zhǔn)把握和技術(shù)創(chuàng)新的不斷突破。以下是其主要關(guān)注點(diǎn)：

成本效益：通過(guò)低成本開發(fā)高質(zhì)量模型，Mistral AI 展現(xiàn)了極高的成本效益。
快速開發(fā)：在不到 10 個(gè)月的時(shí)間內(nèi)發(fā)布了先進(jìn)模型，顯示出驚人的開發(fā)速度。
開源與專有模型：同時(shí)提供開源和專有模型，滿足不同用戶的多樣化需求。

戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)

Mistral AI 的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)在于其對(duì)本地部署的開放性。這種靈活性使得需要數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的客戶受益匪淺，尤其是金融和政府領(lǐng)域的客戶。通過(guò)與 Azure 的合作，他們的模型也變得更加易于獲取和使用。

性能與可訪問(wèn)性

Mistral AI 的模型不僅在性能上表現(xiàn)卓越，還通過(guò)其平臺(tái) La Plateforme 和 Azure 提供了極大的可訪問(wèn)性。用戶可以通過(guò)直觀的界面和靈活的 API 訪問(wèn)這些模型，滿足多種使用場(chǎng)景的需求。

基準(zhǔn)測(cè)試與比較

在 AI 領(lǐng)域，基準(zhǔn)測(cè)試是評(píng)估模型性能的重要手段。Mistral AI 的模型在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，尤其是在自然語(yǔ)言理解和生成任務(wù)中。值得注意的是，基準(zhǔn)測(cè)試雖然重要，但并不能完全反映模型的實(shí)際能力。

MMLU 基準(zhǔn)測(cè)試

在 MMLU 基準(zhǔn)測(cè)試中，Mistral AI 的最新模型表現(xiàn)僅次于 GPT-4。然而，其他如 Gemini Ultra 和 Gemini Pro 1.5 的模型在綜合測(cè)試中表現(xiàn)更為優(yōu)異。這反映出 AI 領(lǐng)域中基準(zhǔn)測(cè)試的局限性。

MMLU 基準(zhǔn)測(cè)試

多語(yǔ)言能力

Mistral AI 模型的多語(yǔ)言能力是其一大亮點(diǎn)。盡管主要集中在西歐語(yǔ)言，Mistral AI 仍在語(yǔ)言多樣性上取得了顯著進(jìn)展，與以英語(yǔ)為中心的模型相比有明顯優(yōu)勢(shì)。

增強(qiáng)的上下文窗口

Mistral AI 的 32k 上下文窗口為復(fù)雜和細(xì)致的交互提供了支持。雖然不是業(yè)內(nèi)首創(chuàng)，但相較于更小的上下文窗口，這一改進(jìn)顯著提升了模型的實(shí)用性和靈活性。

精確的指令跟隨

Mistral AI 模型能夠精確地遵循用戶指令，這不僅提升了用戶體驗(yàn)，還為開發(fā)者提供了更大的自由度來(lái)定制管理策略。

本地函數(shù)調(diào)用和推理

Mistral AI 的模型在推理方面表現(xiàn)出色，尤其是在 GSM 8K 等復(fù)雜場(chǎng)景中。其支持本地函數(shù)調(diào)用的能力展示了模型在直觀和上下文感知 AI 交互中的潛力。

通過(guò) LangChain 探索 Mistral Large

設(shè)置和 API 集成

為了評(píng)估 Mistral Large 的性能，我們使用 LangChain 進(jìn)行 API 調(diào)用。首先需要設(shè)置環(huán)境變量，并通過(guò)以下代碼片段進(jìn)行集成：

import os

os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = 'your_api_key_here'

接著，我們使用 LangChain 的工具與 Mistral Large 進(jìn)行交互。以下是基本的 API 調(diào)用示例：

from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_mistralai.chat_models import ChatMistralAI

chat = ChatMistralAI(
    model="mistral-large-latest",
    temperature=0.7,
    max_tokens=128,
)

messages = [HumanMessage(content="Hello, how can I help you?")]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

測(cè)試和響應(yīng)

Mistral Large 的響應(yīng)風(fēng)格獨(dú)特，與 OpenAI 和其他模型相比具有明顯的差異性。通過(guò)類比和具體指令的測(cè)試提示，顯示了其在遵循系統(tǒng)提示和產(chǎn)生多樣化響應(yīng)方面的出色表現(xiàn)。

基于指令的響應(yīng)

以下代碼展示了如何生成基于指令的響應(yīng)：

generate('Write a short email to introduce Mistral Large',
         system_prompt="You are Mistral Large, a large language model trained by Mistral. Write out your reasoning step-by-step to be sure you get the right answers!",
         max_length=512)

創(chuàng)意寫作與代碼生成

在創(chuàng)意寫作和代碼生成任務(wù)中，Mistral Large 展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力，尤其是在 GSM 8K 問(wèn)題上，表現(xiàn)與 GPT-4 相當(dāng)。

Mistral Medium 與 Large 的比較

Mistral Medium 與 Mistral Large 在邏輯和推理能力上存在差異。雖然 Medium 在某些情況下表現(xiàn)出色，但 Large 在更廣泛的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了增強(qiáng)訓(xùn)練，因而在復(fù)雜任務(wù)中更加可靠。

GSM 8K（Medium）的表現(xiàn)

Mistral Medium 在 GSM 8K 問(wèn)題中展示了不同但有效的推理模式，這證明了其訓(xùn)練方法的高效。

函數(shù)調(diào)用設(shè)置

Mistral Large 在函數(shù)調(diào)用方面表現(xiàn)出色。以下是模擬餐廳場(chǎng)景的函數(shù)調(diào)用示例：

def take_away_order(food_items: str) -> str:
    return f"您的{food_items}已經(jīng)在路上了！"

def online_booking(day: str, time: str) -> str:
    return f"您的預(yù)訂已安排在{day}的{time}。無(wú)需重新確認(rèn)，請(qǐng)準(zhǔn)時(shí)到達(dá)"

函數(shù)參數(shù)的 JSON Schema

為模型創(chuàng)建 JSON Schema 是必不可少的，它定義了需要處理的參數(shù)。以下是 JSON Schema 的示例：

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "take_away_order",
            "description": "為您想要取走和外帶的食物下訂單",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "food_items": {
                        "type": "string",
                        "description": "您想要訂購(gòu)的食物",
                    }
                },
                "required": ["food_items"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "online_booking",
            "description": "在餐廳預(yù)訂午餐或晚餐",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "day": {
                        "type": "string",
                        "description": "您想要在餐廳用餐的日期",
                    },
                    "time": {
                        "type": "string",
                        "description": "您想要預(yù)訂午餐或晚餐的時(shí)間",
                    }
                },
                "required": ["day", "time"],
            },
        },
    }
]

對(duì)話流程和工具集成

通過(guò)以下代碼，我們可以觀察模型如何處理對(duì)話，并識(shí)別何時(shí)調(diào)用函數(shù)：

import functools

names_to_functions = {
  'take_away_order': functools.partial(take_away_order),
  'online_booking': functools.partial(online_booking)
}

messages = [
    ChatMessage(role="user", content="您好，我可以下一個(gè)外賣訂單，30 分鐘后取走嗎？")
]

處理多個(gè)參數(shù)和條件邏輯

Mistral Large 在處理需要多個(gè)參數(shù)的復(fù)雜對(duì)話時(shí)表現(xiàn)出色，展示了其在用戶交互中的適應(yīng)性。

結(jié)論

Mistral Large 代表了大型語(yǔ)言模型領(lǐng)域的重大進(jìn)步，尤其是在實(shí)際應(yīng)用和函數(shù)調(diào)用方面。其自然流暢的對(duì)話和復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行能力，證明了其設(shè)計(jì)的復(fù)雜性和功能的強(qiáng)大。