De Mixtral 8x22B is een baanbrekend nieuw open-source taalmodel dat een nieuwe standaard heeft gezet voor grote taalmodellen. Deze instructie-finetuned versie van de eerder uitgebrachte Mix 822B van M Ai biedt indrukwekkende mogelijkheden in meerdere talen, waaronder Frans, Duits, Spaans, Italiaans en Engels.

Eén van de opvallende kenmerken van de Mixtral 8x22B is zijn vermogen om alle bestaande open-weight modellen niet alleen op benchmarks, maar ook op het gebied van generatiesnelheid te overtreffen. De ondersteuning van het model voor een breed scala aan talen en zijn uitzonderlijke prestaties op gebieden als wiskunde en codering maken het tot een zeer veelzijdig en krachtig hulpmiddel.

Een belangrijk hoogtepunt van de Mixtral 8x22B is de native ondersteuning voor functieaanroepen, wat een game-changer is voor ontwikkelaars die applicaties bouwen op basis van grote taalmodellen. Deze functie, in combinatie met het indrukwekkende context venster van 64.000 tokens, maakt het model tot een onmisbaar hulpmiddel voor een breed scala aan toepassingen.

De Mixtral 8x22B is een krachtig groot taalmodel dat indrukwekkende mogelijkheden biedt in meerdere talen. Dit model overtreft niet alleen bestaande open-source modellen op verschillende benchmarks, maar blinkt ook uit in termen van generatiesnelheid en efficiëntie.

Eén van de belangrijkste hoogtepunten van de Mixtral 8x22B is de brede taalondersteuning. Het model kan Frans, Duits, Spaans, Italiaans en Engels met uitzonderlijke prestaties aan. Deze meertalige capaciteit stelt gebruikers in staat om de mogelijkheden van het model in een diverse reeks toepassingen en gebruiksgevallen te benutten.

Naast de taalondersteuning laat de Mixtral 8x22B ook superieure prestaties zien op wiskunde- en codeervaardigheden. Het overtreft alle bestaande open-source modellen op deze gebieden, wat zijn veelzijdigheid en probleemoplossende vaardigheden onderstreept.

Een uniek kenmerk van de Mixtral 8x22B is de native ondersteuning voor functieaanroepen. Deze functionaliteit stelt ontwikkelaars in staat om het model naadloos te integreren in hun applicaties, waardoor ze gebruik kunnen maken van de krachtige taalkennis en generatiecapaciteiten om meer geavanceerde en intelligente systemen op te bouwen.

Het model heeft ook een indrukwekkend context venster van 64.000 tokens, waardoor het een bredere begrip van de context kan behouden en coherentere en relevantere reacties kan geven.

Het Mixtral 8x22B model, het nieuwste open-source grote taalmodel, biedt indrukwekkende mogelijkheden op het gebied van functieaanroepen en Retrieval Augmented Generation (RAG). Dit gedeelte gaat dieper in op de praktische toepassingen van deze functies met behulp van een Colab-notebook dat is verstrekt door het LlamaIndex-team.

De notebook demonstreert het vermogen van het model om queries te routeren naar de juiste vector-opslag op basis van de context, waardoor RAG effectief wordt benut. Het kan nauwkeurig bepalen welke vector-opslag moet worden gebruikt om relevante informatie op te halen, of de query nu gaat over de omzet van Uber in 2021 of de investeringen van Lyft in 2021.

Bovendien laat de notebook de functieaanroep-mogelijkheden van het model zien. Het maakt het mogelijk om aangepaste tools te maken, zoals optellen, vermenigvuldigen en aftrekken, en het model kan deze tools vervolgens gebruiken om complexe berekeningen in meerdere stappen uit te voeren als antwoord op complexe queries.

De stapsgewijze procedure van het interne redeneren van het model wordt duidelijk weergegeven, waardoor inzicht wordt geboden in hoe het de juiste vector-opslag of functie bepaalt om het uiteindelijke antwoord te genereren.

Om het Mixtral 8x22B model te gebruiken, heb je verschillende opties:

1. Gebruik maken van de Mixtral API: Je kunt de Mixtral API gebruiken om het model op afstand uit te voeren. Dit is de aanpak die in het meegeleverde notebook wordt gedemonstreerd. Je moet een API-sleutel van het Mixtral-platform verkrijgen en deze in je code gebruiken.

2. Het model lokaal uitvoeren: Je kunt de Mixtral 8x22B ook lokaal op je eigen hardware uitvoeren. De modelgewichten zijn beschikbaar op Hugging Face, zodat je een bibliotheek als transformers kunt gebruiken om het model te laden en te gebruiken. Deze aanpak is echter meer resource-intensief, aangezien je voldoende GPU-geheugen nodig hebt om het grote model uit te voeren.

Het notebook dat in de transcript wordt verstrekt, demonstreert het gebruik van de Mixtral API voor het testen van de mogelijkheden van het model, zoals de functieaanroep-mogelijkheden en query-routing. De belangrijkste stappen zijn:

1. Installeren van de vereiste pakketten, waaronder myst-ai voor de Mixtral API en een inbeddingsmodel.
2. Je Mixtral API-sleutel opgeven.
3. Het Mixtral 8x22B model en het inbeddingsmodel van Mixtral laden.
4. De financiële gegevens (Uber en Lyft-filings) downloaden en laden met behulp van de LlamaIndex-bibliotheek.
5. Vector-opslagen maken voor de Uber- en Lyft-gegevens.
6. Een query-engine-tool en een functie-aanroep-agent implementeren om queries naar de juiste vector-opslag te routeren.
7. Het vermogen van het model demonstreren om queries correct te routeren en functieaanroepen uit te voeren.

De nieuwe instructie-finetuned versie van het Mix 822B model van M Ai, ook wel "goedkoper, beter, sneller en sterker" genoemd, is een indrukwekkend groot taalmodel dat bestaande open-source modellen op een verscheidenheid aan benchmarks en taken overtreft. De ondersteuning voor meerdere talen, waaronder Frans, Duits, Spaans en Italiaans, samen met de sterke prestaties op het gebied van wiskunde en codering, maken het tot een aantrekkelijke keuze voor een breed scala aan toepassingen.

Eén van de belangrijkste kenmerken die in de transcript worden benadrukt, is de native ondersteuning van het model voor functieaanroepen, waardoor de integratie van het taalmodel in applicatie-ontwikkelingsworkflows naadloos verloopt. Het voorbeeld dat in het notebook wordt getoond, demonstreert hoe het model kan worden gebruikt voor query-routing en functieaanroepen, waardoor ontwikkelaars de mogelijkheden van het model op een praktische en efficiënte manier kunnen benutten.

Bovendien verbetert het grote context venster van 64.000 tokens de bruikbaarheid van het model verder, waardoor een uitgebreidere en contextuelere begrip van de invoer mogelijk is. De beschikbaarheid van de modelgewichten op Hugging Face maakt het model ook toegankelijk voor lokale implementatie, waardoor gebruikers de flexibiliteit hebben om het model op hun eigen hardware uit te voeren.

Overal lijkt de instructie-finetuned Mix 822B model van M Ai een belangrijke vooruitgang te zijn op het gebied van grote taalmodellen, waarbij een krachtig en veelzijdig hulpmiddel wordt geboden voor een breed scala aan toepassingen en gebruiksgevallen.