Le Mixtral 8x22B est un nouveau modèle de langage open-source révolutionnaire qui a établi une nouvelle référence pour les modèles de langage à grande échelle. Cette version affinée sur instructions du modèle Mix 822B précédemment publié par M Ai se vante de capacités impressionnantes dans plusieurs langues, notamment le français, l'allemand, l'espagnol, l'italien et l'anglais.

L'une des principales caractéristiques du Mixtral 8x22B est sa capacité à surpasser tous les modèles open-source existants non seulement sur les benchmarks, mais aussi en termes de vitesse de génération. Le soutien du modèle pour un large éventail de langues et ses performances exceptionnelles dans des domaines comme les mathématiques et la programmation en font un outil extrêmement polyvalent et puissant.

Un point fort clé du Mixtral 8x22B est son support natif pour l'appel de fonctions, ce qui est un changement de paradigme pour les développeurs qui construisent des applications sur la base de modèles de langage à grande échelle. Cette fonctionnalité, combinée à la fenêtre de contexte impressionnante de 64 000 jetons du modèle, en fait un atout inestimable pour une large gamme d'utilisations.

Le Mixtral 8x22B est un puissant modèle de langage à grande échelle qui se vante de capacités impressionnantes dans plusieurs langues. Ce modèle non seulement surpasse les modèles open-source existants sur divers benchmarks, mais il excelle également en termes de vitesse et d'efficacité de génération.

L'un des points forts clés du Mixtral 8x22B est son large soutien linguistique. Le modèle est capable de gérer le français, l'allemand, l'espagnol, l'italien et l'anglais avec des performances exceptionnelles. Cette capacité multilingue permet aux utilisateurs de tirer parti des capacités du modèle dans une grande variété d'applications et d'utilisations.

En plus de son soutien linguistique, le Mixtral 8x22B démontre également des performances supérieures sur les tâches de mathématiques et de programmation. Il surpasse tous les modèles open-source existants dans ces domaines, démontrant sa polyvalence et ses capacités de résolution de problèmes.

Le modèle Mixtral 8x22B, le dernier modèle de langage à grande échelle open-source, se vante de capacités impressionnantes en matière d'appel de fonctions et de génération augmentée par la recherche (RAG). Cette section approfondit les applications pratiques de ces fonctionnalités à l'aide d'un notebook Colab fourni par l'équipe LlamaIndex.

Le notebook démontre la capacité du modèle à acheminer les requêtes vers le magasin de vecteurs approprié en fonction du contexte, tirant ainsi parti de manière efficace de la RAG. Il peut déterminer avec précision quel magasin de vecteurs utiliser pour récupérer les informations pertinentes, que la requête porte sur les revenus d'Uber en 2021 ou les investissements de Lyft en 2021.

De plus, le notebook met en avant les capacités d'appel de fonctions du modèle. Il permet de créer des outils personnalisés, tels que l'addition, la multiplication et la soustraction, et le modèle peut ensuite utiliser ces outils pour effectuer des calculs multi-étapes en réponse à des requêtes complexes.

Pour utiliser le modèle Mixtral 8x22B, vous avez plusieurs options :

1. Utilisation de l'API Mixtral : Vous pouvez utiliser l'API Mixtral pour exécuter le modèle à distance. C'est l'approche démontrée dans le notebook fourni. Vous devrez obtenir une clé d'API de la plateforme Mixtral et l'utiliser dans votre code.

2. Exécution du modèle localement : Vous pouvez également exécuter le modèle Mixtral 8x22B localement sur votre propre matériel. Les poids du modèle sont disponibles sur Hugging Face, vous pouvez donc utiliser une bibliothèque comme transformers pour charger et utiliser le modèle. Cette approche est plus gourmande en ressources, car vous aurez besoin d'une mémoire GPU suffisante pour exécuter le modèle volumineux.