Mixtral 8x22B là một mô hình ngôn ngữ lớn mới đột phá, nguồn mở, đã đặt ra một tiêu chuẩn mới cho các mô hình ngôn ngữ lớn. Phiên bản được tinh chỉnh để hướng dẫn này của mô hình Mix 822B trước đây từ M Ai có khả năng ấn tượng trên nhiều ngôn ngữ, bao gồm Pháp, Đức, Tây Ban Nha, Ý và Anh.

Một trong những tính năng nổi bật của Mixtral 8x22B là khả năng vượt trội tất cả các mô hình nguồn mở hiện có không chỉ về các tiêu chuẩn mà còn về tốc độ sinh ra. Sự hỗ trợ của mô hình đối với nhiều ngôn ngữ và hiệu suất nổi bật trong các lĩnh vực như toán học và lập trình khiến nó trở thành một công cụ rất đa năng và mạnh mẽ.

Điểm nổi bật chính của Mixtral 8x22B là khả năng hỗ trợ gọi hàm bản địa, đây là một bước đột phá cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn. Tính năng này, kết hợp với cửa sổ ngữ cảnh 64.000 token ấn tượng của mô hình, khiến nó trở thành một tài sản vô giá cho nhiều trường hợp sử dụng.

Mixtral 8x22B là một mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ, có khả năng ấn tượng trên nhiều ngôn ngữ. Mô hình này không chỉ vượt trội các mô hình nguồn mở hiện có trên các tiêu chuẩn khác nhau, mà còn vượt trội về tốc độ và hiệu quả sinh ra.

Một trong những điểm nổi bật chính của Mixtral 8x22B là sự hỗ trợ ngôn ngữ rộng. Mô hình có thể xử lý Pháp, Đức, Tây Ban Nha, Ý và Anh với hiệu suất nổi bật. Khả năng đa ngôn ngữ này cho phép người dùng tận dụng khả năng của mô hình trong một loạt các ứng dụng và trường hợp sử dụng đa dạng.

Ngoài sự hỗ trợ ngôn ngữ, Mixtral 8x22B cũng thể hiện hiệu suất vượt trội trong các nhiệm vụ toán học và lập trình. Nó vượt trội tất cả các mô hình nguồn mở hiện có trong các lĩnh vực này, thể hiện sự đa năng và khả năng giải quyết vấn đề của nó.

Một tính năng độc đáo của Mixtral 8x22B là khả năng hỗ trợ gọi hàm bản địa. Khả năng này cho phép các nhà phát triển tích hợp mô hình một cách trơn tru vào các ứng dụng của họ, cho phép họ tận dụng khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ mạnh mẽ của mô hình để xây dựng các hệ thống tinh vi và thông minh hơn.

Mô hình cũng có cửa sổ ngữ cảnh ấn tượng 64.000 token, cho phép nó duy trì hiểu biết rộng hơn về ngữ cảnh và cung cấp các phản hồi liên quan và nhất quán hơn.

Nói chung, Mixtral 8x22B đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn, cung cấp một sự kết hợp hấp dẫn giữa hỗ trợ ngôn ngữ, hiệu suất tiêu chuẩn và các chức năng thực tế khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho nhiều ứng dụng.

Mô hình Mixtral 8x22B, mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở mới nhất, khoe khả năng ấn tượng trong gọi hàm và Retrieval Augmented Generation (RAG). Phần này đi sâu vào các ứng dụng thực tế của những tính năng này bằng cách sử dụng sổ tay Colab do nhóm LlamaIndex cung cấp.

Sổ tay minh họa khả năng của mô hình trong việc định tuyến truy vấn đến kho vector phù hợp dựa trên ngữ cảnh, hiệu quả sử dụng RAG. Nó có thể xác định chính xác kho vector nào để sử dụng để truy xuất thông tin liên quan, cho dù truy vấn là về doanh thu của Uber năm 2021 hay các khoản đầu tư của Lyft năm 2021.

Hơn nữa, sổ tay trình bày khả năng gọi hàm của mô hình. Nó cho phép tạo các công cụ tùy chỉnh, chẳng hạn như cộng, nhân và trừ, và mô hình sau đó có thể sử dụng các công cụ này để thực hiện các tính toán nhiều bước trong phản hồi các truy vấn phức tạp.

Quá trình từng bước của lý luận nội bộ của mô hình được hiển thị rõ ràng, cung cấp thông tin chi tiết về cách nó xác định kho vector hoặc hàm phù hợp để sử dụng để tạo ra câu trả lời cuối cùng.

Sự khám phá này nổi bật các ứng dụng thực tế của các mô hình ngôn ngữ lớn như Mixtral 8x22B, chứng minh khả năng của chúng vượt xa việc trả lời đơn giản và tham gia vào các nhiệm vụ phức tạp hơn liên quan đến truy xuất thông tin và lý luận nhiều bước.

Để sử dụng mô hình Mixtral 8x22B, bạn có một số tùy chọn:

1. Sử dụng API Mixtral: Bạn có thể sử dụng API Mixtral để chạy mô hình từ xa. Đây là cách tiếp cận được minh họa trong sổ tay được cung cấp. Bạn sẽ cần phải có một khóa API từ nền tảng Mixtral và sử dụng nó trong mã của bạn.

2. Chạy mô hình cục bộ: Bạn cũng có thể chạy mô hình Mixtral 8x22B cục bộ trên phần cứng của riêng bạn. Các trọng số mô hình có sẵn trên Hugging Face, vì vậy bạn có thể sử dụng một thư viện như transformers để tải và sử dụng mô hình. Cách tiếp cận này tốn nhiều tài nguyên hơn, vì bạn sẽ cần bộ nhớ GPU đủ lớn để chạy mô hình lớn.

Sổ tay được cung cấp trong bản ghi âm minh họa việc sử dụng API Mixtral để kiểm tra các khả năng của mô hình, chẳng hạn như khả năng gọi hàm và định tuyến truy vấn của nó. Các bước chính liên quan là:

1. Cài đặt các gói cần thiết, bao gồm myst-ai cho API Mixtral và một mô hình nhúng.
2. Cung cấp khóa API Mixtral của bạn.
3. Tải mô hình Mixtral 8x22B và mô hình nhúng từ Mixtral.
4. Tải và nạp dữ liệu tài chính (báo cáo của Uber và Lyft) bằng cách sử dụng thư viện LlamaIndex.
5. Tạo các kho vector cho dữ liệu Uber và Lyft.
6. Triển khai một công cụ truy vấn và một tác nhân gọi hàm để định tuyến truy vấn đến kho vector phù hợp.
7. Minh họa khả năng của mô hình trong việc định tuyến truy vấn chính xác và thực hiện gọi hàm.

Sổ tay cung cấp một ví dụ thực tế về cách tận dụng các khả năng nâng cao của mô hình Mixtral 8x22B, chẳng hạn như khả năng gọi hàm và kích thước cửa sổ ngữ cảnh của nó, để xây dựng các ứng dụng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn.

Phiên bản được tinh chỉnh để hướng dẫn mới của mô hình Mix 822B từ M Ai, được gọi là "rẻ hơn, tốt hơn, nhanh hơn và mạnh hơn", là một mô hình ngôn ngữ lớn ấn tượng, vượt trội các mô hình nguồn mở hiện có trên nhiều tiêu chuẩn và nhiệm vụ khác nhau. Sự hỗ trợ của nó đối với nhiều ngôn ngữ, bao gồm Pháp, Đức, Tây Ban Nha và Ý, cùng với hiệu suất mạnh mẽ trong toán học và lập trình, khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Một trong những tính năng chính được nhấn mạnh trong bản ghi âm là khả năng hỗ trợ gọi hàm bản địa của mô hình, cho phép tích hợp mô hình ngôn ngữ một cách trơn tru vào các quy trình xây dựng ứng dụng. Ví dụ được trình bày trong sổ tay minh họa cách sử dụng mô hình cho định tuyến truy vấn và gọi hàm, cho phép các nhà phát triển tận dụng khả năng của mô hình một cách thực tế và hiệu quả.

Ngoài ra, cửa sổ ngữ cảnh lớn 64.000 token của mô hình càng tăng cường tính hữu ích của nó, cho phép hiểu biết toàn diện và dựa trên ngữ cảnh hơn về đầu vào. Việc các trọng số mô hình có sẵn trên Hugging Face cũng khiến nó dễ triển khai cục bộ, cung cấp cho người dùng sự linh hoạt để chạy mô hình trên phần cứng của riêng họ.

Nói chung, mô hình Mix 822B được tinh chỉnh để hướng dẫn từ M Ai dường như là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn, cung cấp một công cụ mạnh mẽ và đa năng cho nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng khác nhau.