המיקסטרל 8x22B הוא מודל שפה גדול חדשני ובקוד פתוח שהציב סטנדרט חדש למודלי שפה גדולים. גרסת ההדרכה המשופרת של הדגם המשוחרר קודם לכן Mix 822B מ-M Ai מתהדרת ביכולות מרשימות בשפות רבות, כולל צרפתית, גרמנית, ספרדית, איטלקית ואנגלית.

אחת התכונות הבולטות של המיקסטרל 8x22B היא היכולת להתעלות על כל המודלים הקיימים בקוד פתוח לא רק בבנצ'מרקים אלא גם בעניין מהירות הייצור. תמיכת המודל במגוון רחב של שפות וביצועיו החריגים בתחומים כמו מתמטיקה וקידוד הופכים אותו לכלי רב-תכליתי ועצמתי.

נקודת השיא של המיקסטרל 8x22B היא התמיכה המובנית בקריאת פונקציות, שהיא משחק מחולל עבור מפתחים הבונים יישומים על גבי מודלי שפה גדולים. תכונה זו, בשילוב עם החלון הקונטקסטואלי המרשים של 64,000 אסימונים, הופכת אותו לנכס בלתי אומדן עבור מגוון רחב של מקרי שימוש.

המשקולות של המיקסטרל 8x22B זמינות ב-Hugging Face, מה שמאפשר למשתמשים להריץ את המודל באופן מקומי אם יש להם את החומרה הנדרשת. לחלופין, ניתן לגשת למודל דרך ממשק ה-Mistral API, המספק דרך נוחה לנצל את יכולותיו מבלי להזדקק לתשתית נרחבת.

המיקסטרל 8x22B הוא מודל שפה גדול עצמתי המתהדר ביכולות מרשימות בשפות רבות. מודל זה לא רק עולה על מודלי קוד פתוח קיימים בבנצ'מרקים שונים, אלא גם מצטיין בעניין מהירות וחיסכון בייצור.

אחת הנקודות הבולטות של המיקסטרל 8x22B היא התמיכה הרחבה בשפות. המודל מסוגל לטפל בצרפתית, גרמנית, ספרדית, איטלקית ואנגלית בביצועים יוצאי דופן. יכולת רב-לשונית זו מאפשרת למשתמשים לנצל את יכולות המודל במגוון יישומים ושימושים.

בנוסף לתמיכה בשפות, המיקסטרל 8x22B גם מפגין ביצועים עליונים במשימות מתמטיקה וקידוד. הוא עולה על כל המודלים הקיימים בקוד פתוח בתחומים אלה, מדגים את רב-תכליתיותו וכושר פתרון הבעיות שלו.

תכונה ייחודית של המיקסטרל 8x22B היא התמיכה המובנית בקריאת פונקציות. יכולת זו מאפשרת למפתחים לשלב את המודל בקלות ביישומיהם, מאפשרת להם לנצל את יכולות ההבנה והייצור של השפה העצמתיות שלו לבניית מערכות מתוחכמות ומנוסות יותר.

למודל יש גם חלון קונטקסט מרשים של 64,000 אסימונים, המאפשר לו לשמור על הבנה רחבה יותר של ההקשר ולספק תגובות עקביות ורלוונטיות יותר.

בכללותו, המיקסטרל 8x22B מייצג התקדמות משמעותית בתחום מודלי השפה הגדולים, מציע שילוב מרשים של תמיכה בשפות, ביצועי בנצ'מרק ופונקציונליות מעשית המהפכים אותו לכלי חשוב עבור מגוון רחב של יישומים.

המודל המיקסטרל 8x22B, המודל השפה הגדול בקוד פתוח החדש ביותר, מתהדר ביכולות מרשימות בקריאת פונקציות ו-Retrieval Augmented Generation (RAG). חלק זה חודר לעומק ליישומים המעשיים של תכונות אלה באמצעות מחברת Colab שסופקה על ידי צוות LlamaIndex.

המחברת מדגימה את יכולת המודל לנתב שאילתות אל אחסון הווקטורים המתאים בהתבסס על ההקשר, תוך ניצול יעיל של RAG. הוא יכול לקבוע בדיוק איזה אחסון ווקטורים להשתמש כדי לאחזר מידע רלוונטי, בין אם השאילתה היא על הכנסות של Uber ב-2021 או על השקעות של Lyft ב-2021.

בנוסף, המחברת מדגימה את יכולות קריאת הפונקציות של המודל. היא מאפשרת ליצור כלים מותאמים אישית, כמו חיבור, כפל וחיסור, והמודל יכול לאחר מכן להשתמש בכלים אלה לביצוע חישובים מרובי שלבים בתגובה לשאילתות מורכבות.

תהליך השלבים הפנימי של ההיגיון של המודל מוצג בבירור, מספק תובנות לגבי האופן שבו הוא קובע את אחסון הווקטורים או הפונקציה המתאימים לשימוש כדי לייצר את התשובה הסופית.

חקירה זו מדגישה את היישומים המעשיים של מודלי שפה גדולים כמו המיקסטרל 8x22B, מדגימה את יכולתם לחרוג מעבר לשאלות-תשובות פשוטות ולהשתתף במשימות מתוחכמות יותר הכוללות אחזור מידע וסיבוכיות רב-שלבית.

כדי להשתמש במודל המיקסטרל 8x22B, יש לך מספר אפשרויות:

1. שימוש ב-Mixtral API: אתה יכול להשתמש ב-Mixtral API להרצת המודל מרחוק. זו הגישה שהוצגה במחברת שסופקה. תצטרך להשיג מפתח API מפלטפורמת Mixtral ולהשתמש בו בקוד שלך.

2. הרצת המודל באופן מקומי: אתה יכול גם להריץ את מודל המיקסטרל 8x22B באופן מקומי על החומרה שלך. משקולות המודל זמינות ב-Hugging Face, כך שתוכל להשתמש בספרייה כמו transformers כדי לטעון ולהשתמש במודל. גישה זו דורשת יותר משאבים, מכיוון שתצטרך זיכרון GPU מספיק כדי להריץ את המודל הגדול.

המחברת שסופקה במסמך מדגימה את השימוש ב-Mixtral API לבדיקת יכולות המודל, כמו יכולות קריאת הפונקציות והניתוב השאילתות. השלבים העיקריים כוללים:

1. התקנת החבילות הנדרשות, כולל myst-ai עבור ה-Mixtral API ומודל הטמעה.
2. מתן מפתח ה-Mixtral API שלך.
3. טעינת מודל המיקסטרל 8x22B ומודל ההטמעה מ-Mixtral.
4. הורדה וטעינה של נתוני הפיננסים (דיווחי Uber ו-Lyft) באמצעות ספרייית LlamaIndex.
5. יצירת אחסוני ווקטורים עבור נתוני Uber ו-Lyft.
6. יישום כלי מנוע שאילתות ונציג קריאת פונקציות כדי לנתב שאילתות אל אחסון הווקטורים המתאים.
7. הדגמת יכולת המודל לנתב נכון שאילתות ולבצע קריאות פונקציות.

המחברת מספקת דוגמה מעשית לאופן שבו ניתן לנצל את היכולות המתקדמות של מודל המיקסטרל 8x22B, כמו יכולות קריאת הפונקציות והגודל של החלון הקונטקסטואלי, כדי לבנות יישומים על גבי מודלי שפה גדולים.

גרסת ההדרכה המשופרת של המודל Mix 822B מ-M Ai, המכונה "זול יותר, טוב יותר, מהיר יותר ועוצמתי יותר", היא מודל שפה גדול מרשים שעולה על מודלי קוד פתוח קיימים במגוון בנצ'מרקים ומשימות. התמיכה שלו במספר שפות, כולל צרפתית, גרמנית, ספרדית ואיטלקית, יחד עם הביצועים החזקים במתמטיקה וקידוד, הופכים אותו לבחירה מרשימה עבור מגוון רחב של יישומים.

אחת התכונות המרכזיות שהודגשו במסמך היא התמיכה המובנית של המודל בקריאת פונקציות, המאפשרת שילוב חלק של המודל השפה לתוך זרימות העבודה של בניית יישומים. הדוגמה שהוצגה במחברת מדגימה כיצד ניתן להשתמש במודל לניתוב שאילתות וקריאת פונקציות, מאפשרת למפתחים לנצל את יכולות המודל בדרך מעשית ויעילה.

בנוסף, החלון הקונטקסטואלי הגדול של 64,000 אסימונים מגביר עוד יותר את השימושיות שלו, מאפשר הבנה מקיפה ורלוונטית יותר של הקלט. זמינות משקולות המודל ב-Hugging Face גם הופכת אותו נגיש להטמעה מקומית, מספקת למשתמשים גמישות להריץ את המודל על החומרה שלהם.

בכללותו, מודל Mix 822B המשופר בהדרכה מ-M Ai נראה כמו התקדמות משמעותית בתחום מודלי השפה הגדולים, מציע כלי עצמתי ורב-תכליתי עבור מגוון רחב של יישומים ושימושים.