Die Codestral Mamba ist ein neues großes Sprachmodell, das von Mistol AI veröffentlicht wurde und über 7 Milliarden Parameter verfügt. Dieses codezentrierte Modell basiert auf der Mamba-Architektur und ist unter der Patchy 2.0-Lizenz verfügbar, die eine kommerzielle Nutzung erlaubt.

Ein Schlüsselmerkmal der Codestral Mamba ist ihr großes 256k Token-Kontextfenster, das deutlich größer ist als das 7-Milliarden-Parameter-Mistol-Modell. Dies ermöglicht schnellere Inferenz bei größeren Kontextaufgaben und macht es zu einem leistungsfähigen Werkzeug für codebasierte Anwendungen.

Während kleinere Modelle wie das 7-Milliarden-Parameter-Mistol-Modell die Leistung größerer Modelle möglicherweise nicht erreichen, bietet die Codestral Mamba schnellere Inferenzgeschwindigkeiten und geringere Rechenkosten. In Benchmarks zur Bewertung durch Menschen erzielte die Codestral Mamba 75% und übertraf damit größere Modelle wie GPT-4 Omni.

Nach der Veröffentlichung der Mistol-Familie stellt die Codestral Mamba einen weiteren Schritt in ihren Bemühungen dar, eine neue Architektur zu erforschen und bereitzustellen. Es ist eine neue Familie, die sich stärker auf die Codingaspekte konzentriert und kostenlos zur Verfügung steht, sodass Sie sie modifizieren und verteilen können. Dieses Modell wurde mit Hilfe von Albert Goo und TR da entwickelt und unterscheidet sich von Transformer-Modellen durch lineare Zeitinferenz und die Möglichkeit, sequenzielle sowie unendlich lange Inhalte zu modellieren, was es für eine umfangreiche Nutzerbindung und schnellere Antworten effizienter macht.

Das Codestral Mamba-Modell wurde mit fortgeschrittenen Code- und Reasoning-Fähigkeiten trainiert, was es in die Lage versetzt, mit dem aktuellen Stand der Technik bei Transformer-basierten Modellen Schritt zu halten. In Bezug auf Leistungskennzahlen übertrifft dieses 7-Milliarden-Parameter-Modell Modelle wie Codegamma, Codelama 7B und DeepSeed Version 1.5 7B in den meisten Benchmarks. Auch wenn es das größere 22-Milliarden-Parameter-Codestral-Modell möglicherweise nicht übertrifft, liegt es relativ nah dran und schneidet sogar im Vergleich zum 34-Milliarden-Parameter-Codelama-Modell von Meta AI ganz gut ab.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, auf das Codestral Mamba-Modell zuzugreifen und es zu nutzen:

1. Mistol AI-Plattform: Sie können über die Mistol AI-Plattform Zugriff auf das Codestral Mamba-Modell beantragen. Nach der Überprüfung Ihrer Telefonnummer können Sie den API-Schlüssel abrufen und das Modell auf verschiedene Weise nutzen.

2. Mistol AI-Chat: Die Chat-Schnittstelle von Mistol AI ermöglicht Ihnen den Zugriff auf alle ihre Modelle, einschließlich des Codestral Mamba-Modells. Innerhalb der nächsten 24 Stunden sollten Sie in der Lage sein, das Codestral Mamba-Modell auszuwählen und damit zu chatten.

3. Lokale Installation: Um das Codestral Mamba-Modell lokal zu installieren, können Sie Tools wie LLM Studio verwenden. LLM Studio erleichtert das lokale Ausführen von Open-Source-Sprachmodellen. Sobald es installiert ist, können Sie das Codestral Mamba-Modell laden und in der Chat-Oberfläche damit interagieren.

Das Codestral Mamba-Modell stellt eine bedeutende Weiterentwicklung im Bereich der großen Sprachmodelle dar, insbesondere im Hinblick auf Coding- und Reasoning-Fähigkeiten. Mit seinen 7 Milliarden Parametern übertrifft das Modell viele seiner kleineren Pendants in verschiedenen Benchmarks und zeigt damit seine beeindruckende Leistung.

Ein Schlüsselmerkmal des Codestral Mamba ist seine Fähigkeit, eine umfangreiche Nutzerbindung zu handhaben und schnellere Antworten zu liefern, dank seiner linearen Zeitinferenz und der Möglichkeit, sequenzielle sowie unendlich lange Inhalte zu modellieren. Dies macht es zu einer hervorragenden Wahl für Anwendungen, die eine effiziente und reaktionsschnelle Sprachverarbeitung erfordern, wie z.B. Produktivitätstools für Code und lokale Code-Assistenten.

Die Verfügbarkeit des Modells unter der Pachi 2.0-Lizenz, die eine kommerzielle Nutzung erlaubt, erhöht seine Zugänglichkeit und das Potenzial für reale Anwendungen zusätzlich. Darüber hinaus bieten die verschiedenen Bereitstellungsoptionen, einschließlich des Mistol-Inferenz-SDKs, NVIDIAs TensorRT und der bevorstehenden Unterstützung für llama-cpp, Entwicklern Flexibilität bei der Integration des Codestral Mamba in ihre Projekte.