El Mixtral 8x22B es un revolucionario nuevo modelo de lenguaje de código abierto que ha establecido un nuevo punto de referencia para los modelos de lenguaje a gran escala. Esta versión con ajuste de instrucciones del modelo Mix 822B previamente lanzado por M Ai se jacta de impresionantes capacidades en varios idiomas, incluyendo francés, alemán, español, italiano e inglés.

Una de las características destacadas del Mixtral 8x22B es su capacidad para superar a todos los modelos de código abierto existentes no solo en los puntos de referencia, sino también en términos de velocidad de generación. El soporte del modelo para una amplia gama de idiomas y su excepcional desempeño en áreas como las matemáticas y la programación lo convierten en una herramienta altamente versátil y poderosa.

Un aspecto clave del Mixtral 8x22B es su soporte nativo para la llamada de funciones, lo que es un cambio de juego para los desarrolladores que construyen aplicaciones sobre la base de modelos de lenguaje a gran escala. Esta característica, combinada con la impresionante ventana de contexto de 64,000 tokens del modelo, lo convierte en un activo invaluable para una amplia gama de casos de uso.

Los pesos del Mixtral 8x22B están disponibles en Hugging Face, lo que permite a los usuarios ejecutar el modelo de forma local si tienen el hardware necesario. Alternativamente, el modelo se puede acceder a través de la API de Mistral, lo que proporciona una forma conveniente de aprovechar sus capacidades sin la necesidad de una infraestructura extensa.

El Mixtral 8x22B es un poderoso modelo de lenguaje a gran escala que se jacta de impresionantes capacidades en varios idiomas. Este modelo no solo supera a los modelos de código abierto existentes en varios puntos de referencia, sino que también se destaca en términos de velocidad y eficiencia de generación.

Uno de los aspectos clave del Mixtral 8x22B es su amplio soporte de idiomas. El modelo es capaz de manejar el francés, el alemán, el español, el italiano y el inglés con un rendimiento excepcional. Esta capacidad multilingüe permite a los usuarios aprovechar las capacidades del modelo en una diversa gama de aplicaciones y casos de uso.

Además de su soporte de idiomas, el Mixtral 8x22B también demuestra un rendimiento superior en tareas de matemáticas y programación. Supera a todos los modelos de código abierto existentes en estos dominios, lo que demuestra su versatilidad y capacidad de resolución de problemas.

Una característica única del Mixtral 8x22B es su soporte nativo para la llamada de funciones. Esta capacidad permite a los desarrolladores integrar perfectamente el modelo en sus aplicaciones, lo que les permite aprovechar sus poderosas capacidades de comprensión y generación de lenguaje para construir sistemas más sofisticados e inteligentes.

El modelo también se jacta de una impresionante ventana de contexto de 64,000 tokens, lo que le permite mantener una comprensión más amplia del contexto y proporcionar respuestas más coherentes y relevantes.

En general, el Mixtral 8x22B representa un avance significativo en el campo de los modelos de lenguaje a gran escala, ofreciendo una combinación convincente de soporte de idiomas, rendimiento de referencia y funcionalidades prácticas que lo convierten en una herramienta valiosa para una amplia gama de aplicaciones.

El modelo Mixtral 8x22B, el último modelo de lenguaje a gran escala de código abierto, se jacta de impresionantes capacidades en la llamada de funciones y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta sección profundiza en las aplicaciones prácticas de estas características utilizando un cuaderno de Colab proporcionado por el equipo de LlamaIndex.

El cuaderno demuestra la capacidad del modelo para enrutar consultas al almacén de vectores apropiado en función del contexto, aprovechando efectivamente la RAG. Puede determinar con precisión qué almacén de vectores usar para recuperar la información relevante, ya sea que la consulta sea sobre los ingresos de Uber en 2021 o las inversiones de Lyft en 2021.

Además, el cuaderno muestra las capacidades de llamada de funciones del modelo. Permite la creación de herramientas personalizadas, como adición, multiplicación y sustracción, y el modelo puede luego usar estas herramientas para realizar cálculos de varios pasos en respuesta a consultas complejas.

El proceso paso a paso del razonamiento interno del modelo se muestra claramente, brindando información sobre cómo determina el almacén de vectores o la función apropiada que se utilizará para generar la respuesta final.

Esta exploración resalta las aplicaciones prácticas de modelos de lenguaje a gran escala como Mixtral 8x22B, demostrando su capacidad para ir más allá de la simple respuesta a preguntas y participar en tareas más sofisticadas que involucran la recuperación de información y el razonamiento de varios pasos.

Para usar el modelo Mixtral 8x22B, tienes varias opciones:

1. Uso de la API de Mixtral: Puedes usar la API de Mixtral para ejecutar el modelo de forma remota. Este es el enfoque demostrado en el cuaderno proporcionado. Deberás obtener una clave API de la plataforma Mixtral y usarla en tu código.

2. Ejecución del modelo de forma local: También puedes ejecutar el modelo Mixtral 8x22B de forma local en tu propio hardware. Los pesos del modelo están disponibles en Hugging Face, por lo que puedes usar una biblioteca como transformers para cargar y usar el modelo. Este enfoque es más intensivo en recursos, ya que necesitarás suficiente memoria GPU para ejecutar el modelo grande.

El cuaderno proporcionado en la transcripción demuestra el uso de la API de Mixtral para probar las capacidades del modelo, como sus habilidades de llamada de funciones y enrutamiento de consultas. Los pasos clave involucrados son:

1. Instalación de los paquetes requeridos, incluido myst-ai para la API de Mixtral y un modelo de incrustación.
2. Proporcionar tu clave API de Mixtral.
3. Cargar el modelo Mixtral 8x22B y el modelo de incrustación desde Mixtral.
4. Descargar y cargar los datos financieros (presentaciones de Uber y Lyft) utilizando la biblioteca LlamaIndex.
5. Crear almacenes de vectores para los datos de Uber y Lyft.
6. Implementar una herramienta de motor de consultas y un agente de llamada de funciones para enrutar las consultas al almacén de vectores apropiado.
7. Demostrar la capacidad del modelo para enrutar correctamente las consultas y realizar llamadas de funciones.

El cuaderno proporciona un ejemplo práctico de cómo aprovechar las capacidades avanzadas del modelo Mixtral 8x22B, como sus habilidades de llamada de funciones y el tamaño de su ventana de contexto, para construir aplicaciones sobre la base de modelos de lenguaje a gran escala.

La nueva versión con ajuste de instrucciones del modelo Mix 822B de M Ai, apodada "más barata, mejor, más rápida y más fuerte", es un impresionante modelo de lenguaje a gran escala que supera a los modelos de código abierto existentes en una variedad de puntos de referencia y tareas. Su soporte para varios idiomas, incluidos el francés, el alemán, el español y el italiano, junto con su sólido desempeño en matemáticas y programación, lo convierten en una opción convincente para una amplia gama de aplicaciones.

Una de las características clave destacadas en la transcripción es el soporte nativo del modelo para la llamada de funciones, lo que permite la integración fluida del modelo de lenguaje en los flujos de trabajo de desarrollo de aplicaciones. El ejemplo presentado en el cuaderno demuestra cómo se puede utilizar el modelo para el enrutamiento de consultas y la llamada de funciones, lo que permite a los desarrolladores aprovechar las capacidades del modelo de una manera práctica y eficiente.

Además, la gran ventana de contexto de 64,000 tokens del modelo mejora aún más su utilidad, permitiendo una comprensión más completa y contextual de la entrada. La disponibilidad de los pesos del modelo en Hugging Face también lo hace accesible para su implementación local, brindando a los usuarios la flexibilidad de ejecutar el modelo en su propio hardware.

En general, el modelo Mix 822B con ajuste de instrucciones de M Ai parece ser un avance significativo en el campo de los modelos de lenguaje a gran escala, ofreciendo una herramienta poderosa y versátil para una amplia gama de aplicaciones y casos de uso.