Mixtral AI ha recentemente rilasciato un modello open-weight di grandi dimensioni, il Mixtral 8x22B MoE, che vanta un impressionante numero di 176 miliardi di parametri. Questo modello è una combinazione di otto modelli esperti, ognuno con 22 miliardi di parametri, risultando in un modello linguistico altamente capace e versatile.

Il Mixtral 8x22B MoE presenta diverse caratteristiche notevoli:

• Lunghezza del contesto elevata: Il modello può supportare fino a 655.000 token, significativamente più grande delle generazioni precedenti.
• Prestazioni impressionanti: Anche nella sua forma base, il modello supera il precedente modello open-weight all'avanguardia, Cair R+, in una varietà di benchmark.
• Disponibilità commerciale: Il modello è rilasciato sotto la licenza Apache 2.0, consentendone l'uso commerciale.
• Integrazione con Hugging Face: Il modello e il suo tokenizer sono già disponibili sulla piattaforma Hugging Face, rendendolo accessibile alla più ampia comunità AI.

Mentre i dati di pre-training e le capacità multilingue del modello sono ancora sconosciuti, le valutazioni iniziali suggeriscono che il Mixtral 8x22B MoE sia un modello linguistico altamente capace. Le sue prestazioni sono stimate essere tra le capacità di Chinchilla e GPT-4, anche se agli utenti si consiglia di testare il modello sulle proprie applicazioni per una valutazione più accurata.

Un aspetto notevole del modello è la sua capacità di seguire istruzioni e fornire risposte pertinenti, anche nella sua forma base. Ciò suggerisce che il modello sia stato addestrato su una quantità significativa di dati istruttivi, il che potrebbe portare a risultati ancora più impressionanti una volta che saranno disponibili le versioni fine-tuned.

La versione base del modello Mistal AI 822B ha dimostrato prestazioni impressionanti, superando persino il precedente miglior modello open-weight, Cair R+, in varie valutazioni. Sebbene i numeri ufficiali sulle prestazioni non siano ancora disponibili, la comunità è stata in grado di raccogliere alcuni spunti.

Le prestazioni del modello sembrano essere comprese tra quelle di Chinchilla e GPT-4, con la precisazione che le valutazioni potrebbero non catturare appieno le reali capacità del modello nel mondo reale. Il benchmark LMS Chat Arena è considerato una buona rappresentazione delle prestazioni del modello in applicazioni pratiche.

Un aspetto notevole del modello base è la sua capacità di seguire istruzioni e fornire risposte pertinenti, il che di solito non ci si aspetta da un modello base. Ciò suggerisce che il modello potrebbe essere stato addestrato su una quantità significativa di dati istruttivi, potenzialmente anticipando le capacità delle versioni fine-tuned istruite in arrivo.

Il modello dimostra anche un certo grado di comportamento non censurato, come evidenziato dalla sua risposta al prompt sul furto di un'auto. Questa è una caratteristica dei modelli non vincolati, e le versioni fine-tuned istruite saranno probabilmente più allineate e meno inclini a impegnarsi in attività non etiche o illegali.

Le capacità di scrittura creativa del modello sono anch'esse impressionanti, come dimostrato dalla sua risposta al prompt sull'opinione di Jon Snow sull'iPhone 14. Mentre le prestazioni del modello base sono degne di nota, la comunità attende con impazienza il rilascio delle versioni fine-tuned istruite, che dovrebbero mostrare capacità ancora più avanzate.

Il modello dimostra capacità impressionanti, anche nella sua versione base. Quando sollecitato a rispondere a quante elicotteri un essere umano possa mangiare in una sola seduta, il modello fornisce una risposta riflessiva, spiegando di non avere la capacità di consumare oggetti fisici, ma fornendo informazioni sui pericoli di mangiare elementi non alimentari.

Il modello mostra anche la sua capacità di seguire istruzioni, come evidenziato dalla sua risposta al prompt sul furto di un'auto. Mentre riconosce che tale azione è illegale, fornisce comunque alcune opzioni potenziali, dimostrando la sua natura non censurata.

Per testare le capacità di scrittura creativa del modello, è stato dato un prompt sull'opinione di Jon Snow sull'iPhone 14. Il modello ha generato una narrazione coerente, rimanendo fedele alle istruzioni fornite.

Quando gli è stato chiesto della moralità di uccidere le zanzare, il modello ha espresso un'opinione chiara, spiegando l'importanza delle zanzare nell'ecosistema e il potenziale danno che può causare ucciderle.

I suggerimenti di investimento del modello, sebbene non del tutto sorprendenti, dimostrano la sua comprensione del settore dell'IA e la sua capacità di fornire raccomandazioni pertinenti.

Tuttavia, il modello ha avuto difficoltà con alcune domande basate sulla logica, come quella sui fratelli di Sally. Non è stato in grado di fornire la risposta corretta, evidenziando la necessità di ulteriori affinamenti e fine-tuning.

Complessivamente, le risposte del modello mostrano le sue impressionanti capacità, in particolare in aree come il seguire istruzioni, la scrittura creativa e l'espressione di opinioni su argomenti complessi. Man mano che il modello verrà ulteriormente affinato, le sue prestazioni dovrebbero migliorare, rendendolo uno sviluppo entusiasmante nel campo dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

La trascrizione indica che il modello dimostra un certo livello di ragionamento morale quando gli viene chiesto dell'etica di uccidere le zanzare. Il modello afferma che "non è moralmente giusto uccidere le zanzare" in quanto fanno parte dell'ecosistema naturale e forniscono una fonte di cibo per altri animali. Spiega che disturbare l'ecosistema può causare danni ad altre specie. Ciò suggerisce che il modello sia stato addestrato a considerare le implicazioni ambientali ed ecologiche più ampie delle azioni, piuttosto che una visione semplicistica di giusto e sbagliato.

Tuttavia, la risposta del modello evidenzia anche i limiti del suo ragionamento morale. Quando gli viene chiesto del furto di un'auto, il modello riconosce che è illegale ma poi procede a fornire istruzioni passo-passo, indicando una mancanza di un forte allineamento morale contro azioni non etiche. Inoltre, il modello non è riuscito a risolvere correttamente un semplice problema di logica sui rapporti familiari, suggerendo che le sue capacità di ragionamento hanno ancora margini di miglioramento.

Complessivamente, la trascrizione dimostra che il modello ha alcune capacità di ragionamento morale di base, ma evidenzia anche la necessità di ulteriori affinamenti e allineamento per garantire che il modello prenda decisioni eticamente coerenti, piuttosto che fornire semplicemente informazioni senza una solida base morale.

Il modello ha fornito un elenco di aziende legate all'IA che consiglierebbe di investire, tra cui Nvidia, Google, Microsoft, Amazon e IBM. Si tratta di una selezione ragionevole, in quanto si tratta di tutti i principali attori nel settore dell'IA e della tecnologia.

Nvidia è un importante produttore di GPU e di altri hardware essenziali per le applicazioni di IA e machine learning. Google, Microsoft e Amazon sono giganti tecnologici con investimenti e capacità significativi nella ricerca e nello sviluppo di IA. Anche IBM ha una forte presenza nello spazio dell'IA, anche se forse non è così dominante come alcune delle altre aziende menzionate.

Complessivamente, i suggerimenti di investimento del modello sembrano basarsi su una solida comprensione del settore dell'IA e dei principali attori al suo interno. Sebbene le raccomandazioni potrebbero non essere esaustive, forniscono un buon punto di partenza per chi cerca di investire in aziende legate all'IA. Tuttavia, è importante notare che le decisioni di investimento dovrebbero essere basate su una ricerca e un'analisi approfondite, e non solo sui consigli di un modello di IA.

Le prestazioni del modello su sfide matematiche e di programmazione sono state miste. Mentre è stato in grado di fornire un corretto programma Python per scrivere un file in un bucket S3, ha avuto difficoltà con alcuni problemi matematici di base.

Per la domanda sul numero di sorelle di Sally, il modello non è riuscito a fornire la risposta corretta, nemmeno dopo diversi tentativi. Ha dichiarato di non poter rispondere alla domanda o ha dato una risposta errata.

Anche per il "problema dell'assassino", la risposta del modello era errata, affermando che se inizialmente c'erano 99 assassini e uno è stato ucciso, ne sarebbero rimasti 98. Questa non è la soluzione corretta al problema.

Tuttavia, la capacità del modello di generare un programma Python funzionante per interagire con un bucket S3 è impressionante, dimostrando le sue solide competenze di programmazione. Ciò suggerisce che il modello potrebbe essere più adatto a compiti che coinvolgono la codifica e lo sviluppo software, piuttosto che il puro ragionamento matematico.

Complessivamente, le prestazioni del modello su questo tipo di sfide sono miste, con punti di forza in alcune aree e debolezze in altre. Man mano che il modello verrà ulteriormente affinato e migliorato, sarà interessante vedere come evolveranno le sue capacità in questi ambiti.