Mixtral 8x22B är en banbrytande ny öppen källkods-språkmodell som har satt en ny standard för stora språkmodeller. Denna instruktionsfintunade version av den tidigare utgivna Mix 822B från M Ai har imponerande förmågor på flera språk, inklusive franska, tyska, spanska, italienska och engelska.

En av de utmärkande egenskaperna hos Mixtral 8x22B är dess förmåga att överträffa alla befintliga öppna viktmodeller inte bara på mätningar, utan också när det gäller generationshastighet. Modellens stöd för ett brett utbud av språk och dess exceptionella prestanda inom områden som matematik och programmering gör den till ett mycket mångsidigt och kraftfullt verktyg.

En nyckelpoäng för Mixtral 8x22B är dess inbyggda stöd för funktionsanrop, vilket är en banbrytande funktion för utvecklare som bygger applikationer ovanpå stora språkmodeller. Denna funktion, i kombination med modellens imponerande 64 000-tokens kontextfönster, gör den till en ovärderlig tillgång för ett brett utbud av användningsområden.

Mixtral 8x22B är en kraftfull stor språkmodell som har imponerande förmågor på flera språk. Denna modell överträffar inte bara befintliga öppna källkods-modeller på olika mätningar, utan den är också överlägsen när det gäller generationshastighet och effektivitet.

En av de viktigaste höjdpunkterna för Mixtral 8x22B är dess breda språkstöd. Modellen kan hantera franska, tyska, spanska, italienska och engelska med exceptionell prestanda. Denna flerspråkiga förmåga gör det möjligt för användare att utnyttja modellens möjligheter inom ett brett utbud av tillämpningar och användningsområden.

Utöver sitt språkstöd visar Mixtral 8x22B också överlägsen prestanda på matematik- och programmeringsuppgifter. Den överträffar alla befintliga öppna källkods-modeller på dessa områden, vilket visar på dess mångsidighet och problemlösningsförmåga.

Mixtral 8x22B-modellen, den senaste öppna källkods-språkmodellen, har imponerande förmågor när det gäller funktionsanrop och Retrieval Augmented Generation (RAG). Detta avsnitt fördjupar sig i de praktiska tillämpningarna av dessa funktioner med hjälp av en Colab-anteckningsbok som tillhandahålls av LlamaIndex-teamet.

Anteckningsboken visar modellens förmåga att dirigera frågor till lämplig vektorlagring baserat på sammanhanget, vilket effektivt utnyttjar RAG. Den kan korrekt avgöra vilken vektorlagring som ska användas för att hämta relevant information, oavsett om frågan handlar om Ubers intäkter 2021 eller Lyfts investeringar 2021.

Förutom det visar anteckningsboken modellens funktionsanropsförmågor. Den möjliggör skapandet av anpassade verktyg, som addition, multiplikation och subtraktion, och modellen kan sedan använda dessa verktyg för att utföra beräkningar i flera steg för att besvara komplexa frågor.

För att använda Mixtral 8x22B-modellen har du flera alternativ:

1. Använda Mixtral-API:et: Du kan använda Mixtral-API:et för att köra modellen på distans. Detta är tillvägagångssättet som visas i den tillhandahållna anteckningsboken. Du behöver hämta en API-nyckel från Mixtral-plattformen och använda den i din kod.

2. Köra modellen lokalt: Du kan också köra Mixtral 8x22B-modellen lokalt på din egen maskinvara. Modellvikterna finns tillgängliga på Hugging Face, så du kan använda ett bibliotek som transformers för att läsa in och använda modellen. Detta tillvägagångssätt är mer resurskrävande, eftersom du behöver tillräckligt med GPU-minne för att köra den stora modellen.

Den nya instruktionsfintunade versionen av Mix 822B-modellen från M Ai, kallad "billigare, bättre, snabbare och starkare", är en imponerande stor språkmodell som överträffar befintliga öppna källkods-modeller på en mängd olika mätningar och uppgifter. Dess stöd för flera språk, inklusive franska, tyska, spanska och italienska, tillsammans med dess starka prestanda inom matematik och programmering, gör den till ett övertygande val för ett brett utbud av tillämpningar.

En av de nyckelegenskaper som lyfts fram i transkriptet är modellens inbyggda stöd för funktionsanrop, vilket möjliggör en smidig integrering av språkmodellen i arbetsflöden för applikationsutveckling. Exemplet som visas i anteckningsboken demonstrerar hur modellen kan användas för frågeomdirigering och funktionsanrop, vilket gör det möjligt för utvecklare att utnyttja modellens möjligheter på ett praktiskt och effektivt sätt.

Dessutom förbättrar modellens stora kontextfönster på 64 000 tokens dess användbarhet ytterligare, vilket möjliggör en mer omfattande och kontextuell förståelse av indata. Tillgängligheten av modellens vikter på Hugging Face gör den också tillgänglig för lokal distribution, vilket ger användare flexibiliteten att köra modellen på sin egen maskinvara.