يُعد Mixtral 8x22B نموذج لغة كبير مفتوح المصدر ثوري جديد قد وضع معيارًا جديدًا للنماذج اللغوية الكبيرة. هذا الإصدار المحسن بالتعليمات من الإصدار السابق Mix 822B من M Ai يتميز بقدرات مвпечатляющة عبر العديد من اللغات، بما في ذلك الفرنسية والألمانية والإسبانية والإيطالية والإنجليزية.

إحدى الميزات البارزة لـ Mixtral 8x22B هي قدرته على التفوق على جميع نماذج الوزن المفتوحة الحالية ليس فقط في المعايير ولكن أيضًا من حيث سرعة التوليد. إن دعم النموذج لمجموعة واسعة من اللغات وأدائه الاستثنائي في مجالات مثل الرياضيات والبرمجة يجعله أداة متعددة الاستخدامات وقوية للغاية.

Mixtral 8x22B هو نموذج لغة كبير قوي يتميز بقدرات مذهلة عبر العديد من اللغات. لا يتفوق هذا النموذج فقط على نماذج المصدر المفتوح الحالية في مختلف المعايير، ولكن أيضًا في سرعة وكفاءة التوليد.

إحدى أبرز ميزات Mixtral 8x22B هي دعمه الواسع للغات. يمكن للنموذج التعامل مع الفرنسية والألمانية والإسبانية والإيطالية والإنجليزية بأداء استثنائي. تتيح هذه القدرة متعددة اللغات للمستخدمين الاستفادة من قدرات النموذج عبر مجموعة متنوعة من التطبيقات والاستخدامات.

بالإضافة إلى دعم اللغات، يُظهر Mixtral 8x22B أيضًا أداءً متفوقًا في مهام الرياضيات والبرمجة. إنه يتفوق على جميع نماذج المصدر المفتوح الحالية في هذه المجالات، مما يُظهر تنوعه وقدرته على حل المشكلات.

ميزة فريدة من Mixtral 8x22B هي دعمه الأصلي لاستدعاء الوظائف. تتيح هذه القدرة للمطورين دمج النموذج بسلاسة في تطبيقاتهم، مما يمكنهم من الاستفادة من قدرات فهم اللغة والتوليد القوية لبناء أنظمة أكثر تطورًا وذكاءً.

يتميز النموذج أيضًا بنافذة سياق مвпечатляющة تبلغ 64,000 رمز، مما يمكنه من الحفاظ على فهم أوسع للسياق وتقديم استجابات أكثر اتساقًا وملاءمة.

بشكل عام، يمثل Mixtral 8x22B تقدمًا كبيرًا في مجال نماذج اللغة الكبيرة، حيث يقدم مزيجًا جذابًا من دعم اللغة والأداء المعياري والوظائف العملية التي تجعله أداة قيمة لمجموعة واسعة من التطبيقات.

نموذج Mixtral 8x22B، أحدث نموذج لغة كبير مفتوح المصدر، يتميز بقدرات مذهلة في استدعاء الوظائف والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). يتناول هذا القسم التطبيقات العملية لهذه الميزات باستخدام دفتر ملاحظات Colab المقدم من فريق LlamaIndex.

يُظهر دفتر الملاحظات قدرة النموذج على توجيه الاستفسارات إلى مخزن المتجهات المناسب بناءً على السياق، مما يستفيد بفعالية من RAG. يمكنه تحديد بدقة أي مخزن متجهات يجب استخدامه لاسترجاع المعلومات ذات الصلة، سواء كان الاستفسار عن إيرادات Uber لعام 2021 أو استثمارات Lyft لعام 2021.

بالإضافة إلى ذلك، يُظهر دفتر الملاحظات قدرات استدعاء الوظائف للنموذج. يسمح بإنشاء أدوات مخصصة، مثل الجمع والضرب والطرح، ويمكن للنموذج بعد ذلك استخدام هذه الأدوات لإجراء حسابات متعددة الخطوات للإجابة على الاستفسارات المعقدة.

يتم عرض عملية التفكير الداخلي للنموذج بشكل واضح، مما يوفر رؤى حول كيفية تحديده للمخزن المتجه أو الوظيفة المناسبة لاستخدامها من أجل توليد الإجابة النهائية.

يسلط هذا الاستكشاف الضوء على التطبيقات العملية لنماذج اللغة الكبيرة مثل Mixtral 8x22B، مما يُظهر قدرتها على الذهاب إلى ما هو أبعد من الإجابة البسيطة على الأسئلة والمشاركة في مهام أكثر تطورًا تتضمن استرجاع المعلومات والاستدلال متعدد الخطوات.

لاستخدام نموذج Mixtral 8x22B، لديك عدة خيارات:

1. استخدام واجهة برمجة تطبيقات Mixtral: يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات Mixtral لتشغيل النموذج عن بُعد. هذا هو النهج الموضح في دفتر الملاحظات المقدم. ستحتاج إلى الحصول على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات من منصة Mixtral واستخدامه في رمزك.

2. تشغيل النموذج محليًا: يمكنك أيضًا تشغيل نموذج Mixtral 8x22B محليًا على جهازك الخاص. تتوفر أوزان النموذج على Hugging Face، لذا يمكنك استخدام مكتبة مثل transformers لتحميل واستخدام النموذج. هذا النهج أكثر استهلاكًا للموارد، حيث ستحتاج إلى ذاكرة GPU كافية لتشغيل النموذج الكبير.

يُظهر دفتر الملاحظات المقدم في النص استخدام واجهة برمجة تطبيقات Mixtral لاختبار قدرات النموذج، مثل قدرات استدعاء الوظائف وتوجيه الاستفسارات. الخطوات الرئيسية المتضمنة هي:

1. تثبيت الحزم المطلوبة، بما في ذلك myst-ai لواجهة برمجة تطبيقات Mixtral ونموذج تضمين.
2. توفير مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Mixtral الخاص بك.
3. تحميل نموذج Mixtral 8x22B ونموذج التضمين من Mixtral.
4. تنزيل وتحميل البيانات المالية (ملفات Uber و Lyft) باستخدام مكتبة LlamaIndex.
5. إنشاء مخازن متجهات لبيانات Uber و Lyft.
6. تنفيذ أداة محرك استفسار وعامل استدعاء وظيفة لتوجيه الاستفسارات إلى مخزن المتجهات المناسب.
7. إظهار قدرة النموذج على توجيه الاستفسارات بشكل صحيح وتنفيذ استدعاءات الوظائف.

يوفر دفتر الملاحظات مثالاً عمليًا على كيفية الاستفادة من القدرات المتقدمة لنموذج Mixtral 8x22B، مثل قدرات استدعاء الوظائف وحجم نافذة السياق، لبناء تطبيقات على أساس نماذج اللغة الكبيرة.

إن الإصدار الجديد المحسن بالتعليمات من نموذج Mix 822B من M Ai، والذي يُطلق عليه "أرخص وأفضل وأسرع وأقوى"، هو نموذج لغة كبير مвпечатляющ يتفوق على نماذج المصدر المفتوح الحالية في مجموعة متنوعة من المعايير والمهام. إن دعمه للعديد من اللغات، بما في ذلك الفرنسية والألمانية والإسبانية والإيطالية، بالإضافة إلى أدائه القوي في الرياضيات والبرمجة، يجعله خيارًا جذابًا لمجموعة واسعة من التطبيقات.

إحدى الميزات الرئيسية التي تم التركيز عليها في النص هي الدعم الأصلي للنموذج لاستدعاء الوظائف، مما يسمح بدمج نموذج اللغة بسلاسة في سير عمل بناء التطبيقات. يُظهر المثال المعروض في دفتر الملاحظات كيفية استخدام النموذج لتوجيه الاستفسارات واستدعاء الوظائف، مما يمكّن المطورين من الاستفادة من قدرات النموذج بطريقة عملية وفعالة.

بالإضافة إلى ذلك، تعزز نافذة السياق الكبيرة للنموذج البالغة 64,000 رمز من فائدته، مما يسمح بفهم أكثر شمولاً وسياقيًا للإدخال. يجعل توفر أوزان النموذج على Hugging Face أيضًا إمكانية نشره محليًا، مما يوفر للمستخدمين المرونة لتشغيل النموذج على أجهزتهم الخاصة.

بشكل عام، يبدو أن الإصدار المحسن بالتعليمات من Mix 822B من M Ai هو تقدم كبير في مجال نماذج اللغة الكبيرة، حيث يقدم أداة قوية ومتعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من التطبيقات والاستخدامات.