새로운 오픈 소스 언어 모델인 Mixtral 8x22B는 대규모 언어 모델에 대한 새로운 기준을 설정했습니다. M Ai가 이전에 출시한 Mix 822B의 지시 미세 조정 버전인 이 모델은 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 영어를 포함한 다양한 언어에서 인상적인 기능을 자랑합니다.

Mixtral 8x22B의 두드러진 특징 중 하나는 벤치마크뿐만 아니라 생성 속도 면에서도 기존의 모든 오픈 소스 모델을 능가한다는 것입니다. 이 모델은 다양한 언어를 지원하고 수학과 코딩 분야에서 뛰어난 성능을 보여, 매우 다재다능하고 강력한 도구입니다.

Mixtral 8x22B의 핵심 기능 중 하나는 함수 호출 기능을 기본적으로 지원한다는 것입니다. 이는 대규모 언어 모델 기반 애플리케이션 개발에 게임 체인저가 될 것입니다. 이 기능과 64,000개 토큰의 문맥 창 크기가 결합되어 다양한 사용 사례에 있어 이 모델을 매우 귀중한 자산으로 만듭니다.

Mixtral 8x22B의 가중치는 Hugging Face에서 사용할 수 있어, 필요한 하드웨어가 있다면 사용자가 로컬에서 모델을 실행할 수 있습니다. 또한 Mistral API를 통해 모델에 액세스할 수 있어, 광범위한 인프라 없이도 모델의 기능을 활용할 수 있습니다.

Mixtral 8x22B는 다양한 언어에서 인상적인 기능을 자랑하는 강력한 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 다양한 벤치마크에서 기존 오픈 소스 모델을 능가할 뿐만 아니라 생성 속도와 효율성 면에서도 뛰어납니다.

Mixtral 8x22B의 주요 특징 중 하나는 광범위한 언어 지원입니다. 이 모델은 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 영어를 탁월한 성능으로 처리할 수 있습니다. 이러한 다국어 기능을 통해 사용자는 다양한 애플리케이션과 사용 사례에서 모델의 기능을 활용할 수 있습니다.

언어 지원 외에도 Mixtral 8x22B는 수학과 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 이 분야에서 모든 기존 오픈 소스 모델을 능가하며, 이는 이 모델의 다재다능성과 문제 해결 능력을 보여줍니다.

Mixtral 8x22B의 독특한 기능 중 하나는 함수 호출 기능을 기본적으로 지원한다는 것입니다. 이 기능을 통해 개발자들은 모델을 애플리케이션에 seamlessly 통합할 수 있으며, 강력한 언어 이해와 생성 기능을 활용하여 더 복잡하고 지능적인 시스템을 구축할 수 있습니다.

또한 이 모델은 64,000개 토큰의 인상적인 문맥 창을 가지고 있어, 더 넓은 문맥을 유지하고 더 일관되고 관련성 있는 응답을 제공할 수 있습니다.

전반적으로 Mixtral 8x22B는 언어 지원, 벤치마크 성능, 실용적인 기능성의 강력한 조합을 제공하며, 다양한 애플리케이션에 활용할 수 있는 귀중한 도구입니다.

Mixtral 8x22B 모델은 함수 호출과 Retrieval Augmented Generation(RAG) 기능을 자랑하는 최신 오픈 소스 대규모 언어 모델입니다. 이 섹션에서는 LlamaIndex 팀이 제공한 Colab 노트북을 사용하여 이러한 기능의 실용적인 응용 프로그램을 살펴봅니다.

이 노트북은 모델이 문맥을 기반으로 적절한 벡터 저장소로 쿼리를 라우팅할 수 있는 RAG 기능을 보여줍니다. 모델은 Uber의 2021년 수익 또는 Lyft의 2021년 투자에 대한 쿼리인지 정확하게 판단하여 관련 정보를 검색할 수 있습니다.

또한 노트북은 모델의 함수 호출 기능을 보여줍니다. 사용자가 더하기, 곱하기, 빼기와 같은 사용자 정의 도구를 만들 수 있으며, 모델은 이러한 도구를 사용하여 복잡한 쿼리에 대한 다단계 계산을 수행할 수 있습니다.

모델의 내부 추론 과정이 단계별로 명확하게 표시되어, 최종 답변을 생성하기 위해 적절한 벡터 저장소 또는 함수를 결정하는 방식을 이해할 수 있습니다.

이 탐구는 Mixtral 8x22B와 같은 대규모 언어 모델의 실용적인 응용 프로그램을 강조하며, 단순한 질문-답변을 넘어 정보 검색과 다단계 추론을 수행할 수 있는 능력을 보여줍니다.

Mixtral 8x22B 모델을 사용하는 방법은 다음과 같습니다:

1. Mixtral API 사용: Mixtral API를 사용하여 모델을 원격으로 실행할 수 있습니다. 이는 제공된 노트북에서 보여준 접근 방식입니다. Mixtral 플랫폼에서 API 키를 얻어 코드에 사용해야 합니다.

2. 로컬에서 모델 실행: 자신의 하드웨어에서 Mixtral 8x22B 모델을 직접 실행할 수도 있습니다. 모델 가중치는 Hugging Face에서 사용할 수 있으므로, transformers 라이브러리를 사용하여 모델을 로드하고 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 대규모 모델을 실행하려면 충분한 GPU 메모리가 필요하므로 리소스 집약적입니다.

제공된 노트북은 Mixtral API를 사용하여 모델의 기능, 즉 함수 호출 기능과 쿼리 라우팅을 테스트하는 방법을 보여줍니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. myst-ai(Mixtral API) 및 임베딩 모델을 포함한 필수 패키지 설치
2. Mixtral API 키 제공
3. Mixtral 8x22B 모델과 임베딩 모델 로드
4. LlamaIndex 라이브러리를 사용하여 재무 데이터(Uber 및 Lyft 제출 자료) 다운로드 및 로드
5. Uber 및 Lyft 데이터에 대한 벡터 저장소 생성
6. 쿼리 엔진 도구와 함수 호출 에이전트 구현하여 적절한 벡터 저장소로 쿼리 라우팅
7. 모델의 쿼리 라우팅 및 함수 호출 기능 시연

이 노트북은 함수 호출 기능과 문맥 창 크기와 같은 Mixtral 8x22B 모델의 고급 기능을 활용하여 대규모 언어 모델 기반 애플리케이션을 구축하는 실용적인 예를 제공합니다.

M Ai의 Mix 822B 모델의 새로운 지시 미세 조정 버전인 "더 저렴하고, 더 나은, 더 빠르고, 더 강력한" Mixtral 8x22B는 다양한 벤치마크와 작업에서 기존 오픈 소스 모델을 능가하는 인상적인 대규모 언어 모델입니다. 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어를 포함한 다국어 지원과 수학 및 코딩 분야에서의 강력한 성능은 이 모델을 다양한 애플리케이션에 적합한 선택으로 만듭니다.

이 문서에서 강조된 주요 기능 중 하나는 모델의 기본 함수 호출 지원으로, 이를 통해 언어 모델을 애플리케이션 구축 워크플로에 seamlessly 통합할 수 있습니다. 노트북에 소개된 예시는 모델이 쿼리 라우팅과 함수 호출에 어떻게 사용될 수 있는지 보여주며, 개발자들이 모델의 기능을 실용적이고 효율적으로 활용할 수 있게 해줍니다.

또한 64,000개 토큰의 큰 문맥 창은 모델의 유용성을 더욱 높여, 입력에 대한 더 포괄적이고 상황적인 이해를 가능하게 합니다. Hugging Face에서 모델 가중치를 사용할 수 있다는 점은 사용자가 자신의 하드웨어에서 모델을 로컬로 실행할 수 있게 해주어 유연성을 제공합니다.

전반적으로 M Ai의 지시 미세 조정 Mix 822B 모델은 대규모 언어 모델 분야에서 중요한 진전을 이루었으며, 다양한 애플리케이션과 사용 사례에 활용할 수 있는 강력하고 다재다능한 도구를 제공합니다.