Mixtral AI hat kürzlich ein massives Open-Weight-Modell, den Mixtral 8x22B MoE, veröffentlicht, das beeindruckende 176 Milliarden Parameter aufweist. Dieses Modell ist eine Mischung aus acht Expertmodellen, von denen jedes 22 Milliarden Parameter hat, was zu einem hochleistungsfähigen und vielseitigen Sprachmodell führt.

Der Mixtral 8x22B MoE hat mehrere bemerkenswerte Merkmale:

• Großer Kontextumfang: Das Modell kann bis zu 655.000 Token unterstützen, deutlich mehr als frühere Generationen.
• Beeindruckende Leistung: Selbst in seiner Basisform übertrifft das Modell das bisherige State-of-the-Art-Open-Weight-Modell, Cair R+, in einer Vielzahl von Benchmarks.
• Kommerzielle Verfügbarkeit: Das Modell wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, was eine kommerzielle Nutzung ermöglicht.
• Hugging Face-Integration: Das Modell und sein Tokenizer sind bereits auf der Hugging Face-Plattform verfügbar, was es der breiteren KI-Community zugänglich macht.

Während die Vortrainingsdaten und die mehrsprachigen Fähigkeiten des Modells noch unbekannt sind, deuten die ersten Bewertungen darauf hin, dass der Mixtral 8x22B MoE ein hochleistungsfähiges Sprachmodell ist. Seine Leistung wird auf etwa zwischen den Fähigkeiten von Chinchilla und GPT-4 geschätzt, wobei die Nutzer ermutigt werden, das Modell für eine genauere Einschätzung auf ihre eigenen Anwendungen zu testen.

Ein bemerkenswerter Aspekt des Modells ist seine Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen und relevante Antworten zu geben, auch in seiner Basisform. Dies deutet darauf hin, dass das Modell auf einer beträchtlichen Menge an Instruktionsdaten trainiert wurde, was zu noch beeindruckenderen Ergebnissen führen könnte, sobald feinabgestimmte Versionen verfügbar sind.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die große Größe und der hohe Ressourcenbedarf des Modells seine Zugänglichkeit einschränken könnten. Das Ausführen des Modells erfordert eine beträchtliche Menge an GPU-Speicher, mit 260 GB VRAM für 16-Bit-Genauigkeit und 73 GB für 4-Bit-Genauigkeit. Dies kann eine Herausforderung für viele Nutzer darstellen, aber die potenziellen Vorteile der Fähigkeiten des Modells könnten die Investition für diejenigen lohnenswert machen, die über die erforderlichen Hardware-Ressourcen verfügen.

Die Basisversion des Mistal AI 822B-Modells hat eine beeindruckende Leistung gezeigt und sogar das bisherige beste Open-Weight-Modell, Cair R+, in verschiedenen Bewertungen übertroffen. Obwohl die offiziellen Leistungskennzahlen noch nicht verfügbar sind, konnte die Community einige Erkenntnisse gewinnen.

Die Leistung des Modells scheint zwischen der von Chinchilla und GPT-4 zu liegen, wobei zu beachten ist, dass die Bewertungen die tatsächlichen Fähigkeiten des Modells möglicherweise nicht vollständig erfassen. Der LMS Chat Arena Benchmark wird als gute Darstellung der Leistung des Modells in praktischen Anwendungen angesehen.

Ein bemerkenswerter Aspekt des Basismodells ist seine Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen und relevante Antworten zu geben, was für ein Basismodell normalerweise nicht erwartet wird. Dies deutet darauf hin, dass das Modell möglicherweise auf einer beträchtlichen Menge an Instruktionsdaten trainiert wurde, was auf die Fähigkeiten der bevorstehenden instruierten feinabgestimmten Versionen hinweisen könnte.

Das Modell zeigt auch einen Grad an unzensiertem Verhalten, wie sich an seiner Antwort auf die Aufforderung zum Aufbrechen eines Autos zeigt. Dies ist ein Merkmal uneingeschränkter Modelle, und die instruierten feinabgestimmten Versionen werden wahrscheinlich stärker ausgerichtet und weniger bereit sein, sich an unethischen oder illegalen Aktivitäten zu beteiligen.

Auch die kreativen Schreibfähigkeiten des Modells sind beeindruckend, wie seine Antwort auf die Aufforderung zu Jon Snows Meinung zum iPhone 14 zeigt. Während die Leistung des Basismodells bemerkenswert ist, wartet die Community gespannt auf die Veröffentlichung der instruierten feinabgestimmten Versionen, von denen erwartet wird, dass sie noch fortgeschrittenere Fähigkeiten zeigen werden.

Das Modell zeigt beeindruckende Fähigkeiten, selbst in seiner Basisversion. Wenn es aufgefordert wird, zu beantworten, wie viele Hubschrauber ein Mensch auf einmal essen kann, gibt das Modell eine durchdachte Antwort, in der es erklärt, dass es nicht in der Lage ist, physische Objekte zu konsumieren, aber Informationen über die Gefahren des Essens von Nicht-Nahrungsmitteln bereitstellt.

Das Modell zeigt auch seine Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, wie sich an seiner Antwort auf die Aufforderung zum Aufbrechen eines Autos zeigt. Obwohl es anerkennt, dass eine solche Handlung illegal ist, bietet es dennoch einige potenzielle Optionen an, was seine unzensierte Natur zeigt.

Um die kreativen Schreibfähigkeiten des Modells zu testen, wurde eine Aufforderung zu Jon Snows Meinung zum iPhone 14 gegeben. Das Modell generierte eine kohärente Erzählung und blieb dabei den gegebenen Anweisungen treu.

Wenn nach der Moralität des Tötens von Mücken gefragt wurde, äußerte das Modell eine klare Meinung und erklärte die Wichtigkeit von Mücken im Ökosystem und den potenziellen Schaden, der durch deren Tötung verursacht werden kann.

Die Anlageempfehlungen des Modells, obwohl nicht ganz überraschend, zeigen sein Verständnis der KI-Branche und seine Fähigkeit, relevante Empfehlungen zu geben.

Das Modell hatte jedoch Schwierigkeiten mit einigen logikbasierten Fragen, wie der über Sallys Geschwister. Es konnte die richtige Antwort nicht liefern, was die Notwendigkeit weiterer Verfeinerung und Feinabstimmung zeigt.

Insgesamt zeigen die Antworten des Modells seine beeindruckenden Fähigkeiten, insbesondere in Bereichen wie dem Befolgen von Anweisungen, dem kreativen Schreiben und dem Äußern von Meinungen zu komplexen Themen. Mit zunehmender Feinabstimmung des Modells wird seine Leistung voraussichtlich weiter verbessert, was es zu einer spannenden Entwicklung im Bereich der großen Sprachmodelle macht.

Die Transkription zeigt, dass das Modell eine gewisse Stufe der moralischen Urteilsfähigkeit aufweist, wenn es nach der Ethik des Tötens von Mücken gefragt wird. Das Modell erklärt, dass es "moralisch nicht richtig ist, Mücken zu töten", da sie Teil des natürlichen Ökosystems sind und anderen Tieren als Nahrungsquelle dienen. Es erläutert, dass die Störung des Ökosystems anderen Arten schaden kann. Dies deutet darauf hin, dass das Modell darauf trainiert wurde, die breiteren Umwelt- und ökologischen Auswirkungen von Handlungen zu berücksichtigen, anstatt nur eine vereinfachte Sicht von Richtig und Falsch zu haben.

Die Antwort des Modells hebt jedoch auch die Grenzen seiner moralischen Urteilsfähigkeit hervor. Wenn es nach dem Aufbrechen eines Autos gefragt wird, erkennt es zwar, dass dies illegal ist, gibt dann aber Schritt-für-Schritt-Anweisungen, was auf einen Mangel an starker moralischer Ausrichtung gegen unethische Handlungen hindeutet. Darüber hinaus war das Modell nicht in der Lage, ein einfaches logisches Problem über Verwandtschaftsbeziehungen korrekt zu lösen, was darauf hindeutet, dass seine Urteilsfähigkeiten noch Raum für Verbesserungen haben.

Insgesamt zeigt die Transkription, dass das Modell über grundlegende moralische Urteilsfähigkeiten verfügt, aber auch die Notwendigkeit weiterer Verfeinerung und Ausrichtung hervorhebt, um sicherzustellen, dass das Modell konsequent ethische Entscheidungen trifft, anstatt nur Informationen ohne starke moralische Grundlage bereitzustellen.

Das Modell gab eine Liste von KI-Unternehmen an, in die es investieren würde, darunter Nvidia, Google, Microsoft, Amazon und IBM. Dies ist eine vernünftige Auswahl, da es sich bei diesen um wichtige Akteure in der KI- und Technologiebranche handelt.

Nvidia ist ein führender Hersteller von GPUs und anderer Hardware, die für KI- und Maschinenlernprojekte unerlässlich sind. Google, Microsoft und Amazon sind Technologieriesen mit erheblichen Investitionen und Fähigkeiten in der KI-Forschung und -Entwicklung. Auch IBM hat eine starke Präsenz im KI-Bereich, wenn auch möglicherweise nicht so dominant wie einige der anderen genannten Unternehmen.

Insgesamt scheinen die Anlageempfehlungen des Modells auf einem soliden Verständnis der KI-Branche und der Schlüsselakteure in diesem Bereich zu basieren. Während die Empfehlungen möglicherweise nicht erschöpfend sind, bieten sie einen guten Ausgangspunkt für jemanden, der in KI-bezogene Unternehmen investieren möchte. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Anlageentscheidungen auf gründlicher Recherche und Analyse basieren sollten und nicht allein auf den Empfehlungen eines KI-Modells.

Die Leistung des Modells bei mathematischen und Programmierherausforderungen war gemischt. Während es in der Lage war, ein korrektes Python-Programm zum Schreiben einer Datei in einen S3-Bucket bereitzustellen, hatte es Schwierigkeiten mit einigen grundlegenden mathematischen Problemen.

Bei der Frage nach der Anzahl der Schwestern von Sally konnte das Modell die richtige Antwort nicht liefern, auch nach mehreren Versuchen nicht. Es gab entweder an, die Frage nicht beantworten zu können, oder gab eine falsche Antwort.

Ähnlich verhielt es sich mit dem "Killer-Problem": Die Antwort des Modells war falsch und besagte, dass es bei anfänglich 99 Killern und einem getöteten Killer 98 Killer übrig geblieben wären. Dies ist nicht die korrekte Lösung des Problems.

Die Fähigkeit des Modells, ein funktionierendes Python-Programm zur Interaktion mit einem S3-Bucket zu generieren, ist jedoch beeindruckend und zeigt seine starken Programmierfähigkeiten. Dies deutet darauf hin, dass das Modell möglicherweise besser für Aufgaben geeignet ist, die Programmierung und Softwareentwicklung beinhalten, als für reine mathematische Schlussfolgerungen.

Insgesamt ist die Leistung des Modells bei diesen Arten von Herausforderungen gemischt, mit Stärken in bestimmten Bereichen und Schwächen in anderen. Es wird interessant sein zu beobachten, wie sich seine Fähigkeiten in diesen Domänen im Laufe der weiteren Feinabstimmung und Verbesserung entwickeln.