Il Mixtral 8x22B è un rivoluzionario nuovo modello di linguaggio open-source che ha stabilito un nuovo benchmark per i grandi modelli di linguaggio. Questa versione affinata per istruzioni del precedente Mix 822B di M Ai vanta capacità impressionanti in più lingue, tra cui francese, tedesco, spagnolo, italiano e inglese.

Una delle caratteristiche salienti del Mixtral 8x22B è la sua capacità di superare tutti i modelli open-weight esistenti non solo sui benchmark, ma anche in termini di velocità di generazione. Il supporto del modello per un'ampia gamma di lingue e le sue prestazioni eccezionali in ambiti come la matematica e la programmazione lo rendono uno strumento altamente versatile e potente.

Un punto saliante del Mixtral 8x22B è il suo supporto nativo per la chiamata di funzioni, che è un punto di svolta per gli sviluppatori che costruiscono applicazioni basate su grandi modelli di linguaggio. Questa funzionalità, combinata con la finestra di contesto impressionante di 64.000 token del modello, lo rende un asset prezioso per una vasta gamma di casi d'uso.

Il Mixtral 8x22B è un potente modello di linguaggio di grandi dimensioni che vanta capacità impressionanti in più lingue. Questo modello non solo supera i modelli open-source esistenti in vari benchmark, ma eccelle anche in termini di velocità e efficienza di generazione.

Uno dei punti salienti chiave del Mixtral 8x22B è il suo ampio supporto linguistico. Il modello è in grado di gestire francese, tedesco, spagnolo, italiano e inglese con prestazioni eccezionali. Questa capacità multilingue consente agli utenti di sfruttare le capacità del modello in una vasta gamma di applicazioni e casi d'uso.

Oltre al suo supporto linguistico, il Mixtral 8x22B dimostra anche prestazioni superiori nei compiti di matematica e programmazione. Supera tutti i modelli open-source esistenti in questi ambiti, dimostrando la sua versatilità e le sue capacità di problem-solving.

Una caratteristica unica del Mixtral 8x22B è il suo supporto nativo per la chiamata di funzioni. Questa capacità consente agli sviluppatori di integrare facilmente il modello nelle loro applicazioni, permettendo loro di sfruttare le sue potenti capacità di comprensione e generazione del linguaggio per costruire sistemi più sofisticati e intelligenti.

Il modello vanta anche una finestra di contesto impressionante di 64.000 token, che gli consente di mantenere una comprensione più ampia del contesto e di fornire risposte più coerenti e pertinenti.

Il modello Mixtral 8x22B, l'ultimo modello di linguaggio di grandi dimensioni open-source, vanta capacità impressionanti nella chiamata di funzioni e nella Retrieval Augmented Generation (RAG). Questa sezione approfondisce le applicazioni pratiche di queste funzionalità utilizzando un notebook Colab fornito dal team di LlamaIndex.

Il notebook dimostra la capacità del modello di indirizzare le query al vettore di archiviazione appropriato in base al contesto, sfruttando efficacemente la RAG. Può determinare accuratamente quale vettore di archiviazione utilizzare per recuperare le informazioni pertinenti, sia che la query riguardi i ricavi di Uber nel 2021 o gli investimenti di Lyft nel 2021.

Inoltre, il notebook mostra le capacità di chiamata di funzioni del modello. Consente la creazione di strumenti personalizzati, come addizione, moltiplicazione e sottrazione, e il modello può quindi utilizzare questi strumenti per eseguire calcoli multi-step in risposta a query complesse.

Il processo passo-passo del ragionamento interno del modello viene chiaramente visualizzato, fornendo informazioni su come determina il vettore di archiviazione o la funzione appropriata da utilizzare per generare la risposta finale.

Questo approfondimento evidenzia le applicazioni pratiche di modelli di linguaggio di grandi dimensioni come il Mixtral 8x22B, dimostrando la loro capacità di andare oltre la semplice risposta alle domande e di impegnarsi in compiti più sofisticati che coinvolgono il recupero di informazioni e il ragionamento multi-step.

Per utilizzare il modello Mixtral 8x22B, hai diverse opzioni:

1. Utilizzo dell'API Mixtral: Puoi utilizzare l'API Mixtral per eseguire il modello in remoto. Questo è l'approccio dimostrato nel notebook fornito. Dovrai ottenere una chiave API dalla piattaforma Mixtral e utilizzarla nel tuo codice.

2. Esecuzione del modello in locale: Puoi anche eseguire il modello Mixtral 8x22B localmente sul tuo hardware. I pesi del modello sono disponibili su Hugging Face, quindi puoi utilizzare una libreria come transformers per caricare e utilizzare il modello. Questo approccio è più intensivo in termini di risorse, poiché avrai bisogno di una memoria GPU sufficiente per eseguire il grande modello.

Il notebook fornito nella trascrizione dimostra l'utilizzo dell'API Mixtral per testare le capacità del modello, come le sue capacità di chiamata di funzioni e di indirizzamento delle query. I passaggi chiave coinvolti sono:

1. Installazione dei pacchetti richiesti, inclusi myst-ai per l'API Mixtral e un modello di embedding.
2. Fornire la chiave API Mixtral.
3. Caricare il modello Mixtral 8x22B e il modello di embedding da Mixtral.
4. Scaricare e caricare i dati finanziari (documenti di Uber e Lyft) utilizzando la libreria LlamaIndex.
5. Creare vettori di archiviazione per i dati di Uber e Lyft.
6. Implementare uno strumento di query engine e un agente di chiamata di funzioni per indirizzare le query al vettore di archiviazione appropriato.
7. Dimostrare la capacità del modello di indirizzare correttamente le query e di eseguire le chiamate di funzioni.

La nuova versione affinata per istruzioni del modello Mix 822B di M Ai, soprannominata "più economico, migliore, più veloce e più forte", è un impressionante modello di linguaggio di grandi dimensioni che supera i modelli open-source esistenti in una varietà di benchmark e compiti. Il suo supporto per più lingue, tra cui francese, tedesco, spagnolo e italiano, insieme alle sue ottime prestazioni in matematica e programmazione, lo rendono una scelta convincente per una vasta gamma di applicazioni.

Una delle caratteristiche chiave evidenziate nella trascrizione è il supporto nativo del modello per la chiamata di funzioni, che consente l'integrazione fluida del modello di linguaggio nei flussi di lavoro di costruzione di applicazioni. L'esempio mostrato nel notebook dimostra come il modello possa essere utilizzato per l'indirizzamento delle query e la chiamata di funzioni, consentendo agli sviluppatori di sfruttare le capacità del modello in modo pratico ed efficiente.

Inoltre, la grande finestra di contesto di 64.000 token del modello migliora ulteriormente la sua utilità, consentendo una comprensione più completa e contestuale dell'input. La disponibilità dei pesi del modello su Hugging Face lo rende anche accessibile per la distribuzione locale, offrendo agli utenti la flessibilità di eseguire il modello sul proprio hardware.

Complessivamente, il modello Mix 822B affinato per istruzioni di M Ai sembra essere un importante passo avanti nel campo dei grandi modelli di linguaggio, offrendo uno strumento potente e versatile per una vasta gamma di applicazioni e casi d'uso.