Il Codestral Mamba è un nuovo modello di linguaggio su larga scala rilasciato da Mistol AI, che vanta oltre 7 miliardi di parametri. Questo modello incentrato sulla codifica è basato sull'architettura Mamba ed è disponibile sotto la licenza Patchy 2.0, che consente l'uso commerciale.

Una delle caratteristiche chiave del Codestral Mamba è il suo ampio contesto di token da 256k, significativamente più grande rispetto al modello Mistol da 7 miliardi di parametri. Ciò consente inferenze più veloci su attività di contesto più ampio, rendendolo uno strumento potente per applicazioni legate al codice.

Mentre modelli più piccoli come il modello Mistol da 7 miliardi di parametri potrebbero non eguagliare le prestazioni di modelli più grandi, il Codestral Mamba offre velocità di inferenza più elevate e costi di calcolo inferiori. Nelle valutazioni di benchmark umane, il Codestral Mamba ha ottenuto un punteggio del 75%, superando modelli più grandi come GPT-4 Omni.

Mistol AI ha inoltre rilasciato un altro modello, il modello Mistol da 7 miliardi di parametri, che attualmente è il modello open-source basato sulla matematica con le migliori prestazioni. Anche il modello Codestral Mamba da 7 miliardi di parametri raggiunge uno dei migliori punteggi tra i modelli del suo range.

A seguito del rilascio della famiglia Mistol, Codestral Mamba rappresenta un altro passo nel loro sforzo di esplorare e fornire una nuova architettura. È una nuova famiglia che si concentra maggiormente sugli aspetti di codifica ed è disponibile gratuitamente, consentendovi di modificarla e distribuirla. Questo modello è stato progettato con l'aiuto di Albert Goo e TR da, e si differenzia dai modelli Transformer offrendo un'inferenza a tempo lineare e la possibilità di modellare contenuti sequenziali e di lunghezza infinita, rendendolo più efficiente per un coinvolgimento estensivo degli utenti e risposte più rapide.

Il modello Codestral Mamba è stato addestrato con capacità avanzate di codifica e ragionamento, consentendogli di performare al pari dei modelli Transformer all'avanguardia. In termini di metriche di prestazione, questo modello da 7 miliardi di parametri supera modelli come Codegamma, Codelama 7B e DeepSeed versione 1.5 7B nella maggior parte dei benchmark. Anche se potrebbe non superare il più grande modello Codestral da 22 miliardi di parametri, è relativamente vicino e fa anche un buon lavoro rispetto al modello Codelama da 34 miliardi di parametri di Meta AI.

Una caratteristica notevole del Codestral Mamba è la sua capacità di gestire contesti di token fino a 256k, rendendolo altamente efficace come assistente locale per il codice. Potete distribuire Codestral Mamba utilizzando varie piattaforme, tra cui l'SDK di inferenza Mistol, il modello di linguaggio su larga scala TensorRT di NVIDIA e il supporto imminente per LLaMA CPP. Inoltre, potete scaricare i pesi grezzi da Hugging Face.

Ci sono diversi modi per accedere e utilizzare il modello Codestral Mamba:

1. Piattaforma Mistol AI: Potete richiedere l'accesso al modello Codestral Mamba attraverso la piattaforma Mistol AI. Dopo aver verificato il vostro numero di telefono, potrete accedere alla chiave API e utilizzare il modello in vari modi.

2. Chat Mistol AI: L'interfaccia di chat di Mistol AI vi consente di accedere a tutti i loro modelli, incluso il modello Codestral Mamba. Entro le prossime 24 ore, dovreste essere in grado di selezionare il modello Codestral Mamba e iniziare a chattare con esso.

3. Installazione locale: Per installare il modello Codestral Mamba localmente, potete utilizzare strumenti come LLM Studio. LLM Studio semplifica l'esecuzione di modelli di linguaggio su larga scala open-source in locale. Una volta installato, potrete caricare il modello Codestral Mamba e iniziare a interagire con esso nell'interfaccia di chat.

4. SDK di inferenza Mistol: Mistol AI fornisce un SDK di inferenza che potete utilizzare per distribuire il modello Codestral Mamba. Questo SDK si basa sull'implementazione di riferimento dal loro repository GitHub.

5. NVIDIA Tensor RT: Potete anche distribuire il modello Codestral Mamba utilizzando il modello di linguaggio su larga scala NVIDIA's Tensor RT.

6. LLaMA CPP: Mistol AI ha recentemente rilasciato il supporto per LLaMA CPP, che vi consente di utilizzare i pesi grezzi del modello Codestral Mamba scaricabili da Hugging Face.

Il modello Cod Strol Mamba rappresenta un importante progresso nel campo dei modelli di linguaggio su larga scala, in particolare nell'ambito delle capacità di codifica e ragionamento. Con i suoi 7 miliardi di parametri, il modello supera molti dei suoi omologhi più piccoli in vari benchmark, mostrando prestazioni impressionanti.

Uno dei punti salienti del Cod Strol Mamba è la sua capacità di gestire un coinvolgimento estensivo degli utenti e fornire risposte più rapide, grazie alla sua inferenza a tempo lineare e alla possibilità di modellare contenuti sequenziali e di lunghezza infinita. Ciò lo rende una scelta eccellente per applicazioni che richiedono un'elaborazione del linguaggio efficiente e reattiva, come strumenti di produttività del codice e assistenti locali per il codice.

La disponibilità del modello sotto la licenza Pachi 2.0, che consente l'uso commerciale, ne aumenta ulteriormente l'accessibilità e il potenziale per applicazioni del mondo reale. Inoltre, le varie opzioni di distribuzione, tra cui l'SDK di inferenza Mistol, NVIDIA's TensorRT e il supporto imminente per llama-cpp, offrono ai sviluppatori flessibilità nell'integrare il Cod Strol Mamba nei loro progetti.

Complessivamente, il Cod Strol Mamba è un'aggiunta promettente alla famiglia Mistol AI, offrendo un nuovo approccio architettonico incentrato sulle capacità di codifica e ragionamento. Man mano che il modello diventerà più ampiamente disponibile, sarà entusiasmante vedere come verrà sfruttato dagli sviluppatori e dai ricercatori per spingere i limiti delle applicazioni basate sul linguaggio.