Mixtral 8x22Bは、オープンソースの画期的な新しい言語モデルで、大規模言語モデルの新しい基準を設定しています。M Aiが以前リリースしたMix 822Bの指示微調整バージョンであるこのモデルは、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、英語など、複数の言語にわたって優れた機能を備えています。

Mixtral 8x22Bの際立った特徴の1つは、ベンチマークだけでなく生成速度の面でも既存のオープンウェイトモデルすべてを凌駕する能力です。幅広い言語をサポートし、数学やコーディングなどの分野で優れた性能を発揮することから、非常に汎用的で強力なツールといえます。

Mixtral 8x22Bの重要な特徴の1つが、関数呼び出しのネイティブサポートです。これは大規模言語モデルを活用してアプリケーションを構築する開発者にとって画期的な機能です。この機能と、モデルの優れた64,000トークンのコンテキストウィンドウが組み合わさることで、幅広い用途に不可欠な資産となっています。

Mixtral 8x22Bの重みはHugging Faceで入手可能で、必要なハードウェアがあれば、ユーザーがローカルでモデルを実行できます。あるいは、Mistral APIを通じてアクセスすることで、大規模なインフラを必要とせずにモデルの機能を活用できます。

このセクションでは、Mixtral 8x22Bの実用的な応用例を深く掘り下げ、RAGクエリルーティングや関数呼び出しの機能を探ります。提供されているノートブックを通して、モデルの優れた機能と、強力なアプリケーションを構築するためにそれらをどのように活用できるかを示します。

Mixtral 8x22Bは、複数の言語にわたって優れた機能を備えた強力な大規模言語モデルです。このモデルは、さまざまなベンチマークで既存のオープンソースモデルを凌駕するだけでなく、生成速度と効率性においても優れています。

Mixtral 8x22Bの主な特徴の1つは、幅広い言語サポートです。このモデルは、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、英語を非常に高い性能で処理できます。この多言語対応により、ユーザーはさまざまなアプリケーションやユースケースでモデルの機能を活用できます。

言語サポートに加えて、Mixtral 8x22Bは数学やコーディングのタスクでも優れた性能を発揮します。既存のオープンソースモデルすべてを凌駕する成績を収めており、その汎用性と問題解決能力を示しています。

Mixtral 8x22Bの独自の機能の1つが、関数呼び出しのネイティブサポートです。この機能により、開発者はモデルをアプリケーションに簡単に統合できるようになり、強力な言語理解と生成機能を活用して、より洗練され知的なシステムを構築できます。

また、このモデルは64,000トークンという大きなコンテキストウィンドウを持っており、より広範な文脈を理解し、より一貫性のある関連性の高い応答を提供できます。

全体として、Mixtral 8x22Bは大規模言語モデルの分野で大きな進歩を示しており、言語サポート、ベンチマーク性能、実用的な機能性を兼ね備えた魅力的なツールとなっています。

Mixtral 8x22Bモデルは、最新のオープンソース大規模言語モデルで、関数呼び出しとRetrievalAugmented Generation(RAG)の優れた機能を備えています。このセクションでは、LlamaIndexチームが提供するColabノートブックを使って、これらの機能の実用的な応用例を掘り下げていきます。

このノートブックでは、モデルがコンテキストに基づいて適切なベクトルストアにクエリをルーティングする能力、つまりRAGを実証しています。Uberの2021年の収益やLyftの2021年の投資に関するクエリに対して、正確にどのベクトルストアを使用すべきかを判断できます。

さらに、ノートブックはモデルの関数呼び出し機能も紹介しています。加算、乗算、減算などのカスタムツールを作成でき、モデルはこれらのツールを使って複雑なクエリに対する多段階の計算を行うことができます。

モデルの内部推論プロセスが明確に表示されており、最終的な答えを生成するために適切なベクトルストアや関数を判断する方法が理解できます。

この探索は、Mixtral 8x22Bのような大規模言語モデルの実用的な応用例を強調しており、単純な質問応答を超えて、情報検索や多段階の推論を行う高度なタスクに取り組む能力を示しています。

Mixtral 8x22Bモデルを使用するには、いくつかのオプションがあります:

1. Mixtral APIの使用: Mixtral APIを使ってリモートでモデルを実行できます。これは提供されているノートブックで示されているアプローチです。MixtralプラットフォームからAPIキーを取得し、コードで使用する必要があります。

2. ローカルでのモデル実行: Mixtral 8x22Bモデルをご自身のハードウェアでローカルに実行することもできます。モデルの重みはHugging Faceで入手可能なので、transformersなどのライブラリを使ってモデルをロードして使用できます。この方法は、大規模なモデルを実行するためのGPUメモリが必要なため、リソース集約的です。

提供されているノートブックでは、Mixtral APIを使ってモデルの機能、特に関数呼び出し機能とクエリルーティングを検証しています。主な手順は以下の通りです:

1. 必要なパッケージ(Mixtral APIのmyst-aiと埋め込みモデル)をインストールする
2. Mixtral APIキーを提供する
3. Mixtral 8x22Bモデルと埋め込みモデルをMixtralからロードする
4. LlamaIndexライブラリを使って、Uber and Lyftの財務データをダウンロードしてロードする
5. Uber and Lyftのデータ用のベクトルストアを作成する
6. クエリエンジンツールと関数呼び出しエージェントを実装し、クエリを適切なベクトルストアにルーティングする
7. モデルのクエリルーティングと関数呼び出しの能力を実証する

このノートブックは、関数呼び出し機能やコンテキストウィンドウサイズなど、Mixtral 8x22Bモデルの高度な機能を活用してアプリケーションを構築する方法の実用的な例を示しています。

M Aiから提供されている「より安価で、より優れ、より高速で、より強力な」Mix 822Bモデルの新しい指示微調整バージョンであるMixtral 8x22Bは、さまざまなベンチマークやタスクで既存のオープンソースモデルを凌駕する、印象的な大規模言語モデルです。フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語などの複数の言語をサポートし、数学やコーディングでも優れた性能を発揮することから、幅広い用途に適しています。

トランスクリプトで強調されている主な機能の1つが、アプリケーション構築ワークフローへの円滑な統合を可能にする関数呼び出しのネイティブサポートです。ノートブックで紹介されている例では、クエリルーティングと関数呼び出しにモデルを活用する方法が示されており、開発者がモデルの機能を実用的かつ効率的に活用できるようになっています。

さらに、64,000トークンという大きなコンテキストウィンドウにより、入力に対するより包括的で文脈的な理解が可能になっています。モデルの重みがHugging Faceで入手可能なことで、ユーザーが自身のハードウェアでローカルに実行できる柔軟性も提供されています。

全体として、M Aiから提供されているMix 822Bの指示微調整モデルは、大規模言語モデルの分野で大きな進歩を示しており、幅広い用途とユースケースに活用できる強力で汎用的なツールといえます。