O Mixtral 8x22B é um novo modelo de linguagem de código aberto revolucionário que estabeleceu um novo padrão para modelos de linguagem em larga escala. Esta versão com ajuste de instrução do Mix 822B anteriormente lançado pela M Ai possui impressionantes capacidades em vários idiomas, incluindo francês, alemão, espanhol, italiano e inglês.

Um dos recursos de destaque do Mixtral 8x22B é sua capacidade de superar todos os modelos de código aberto existentes não apenas em benchmarks, mas também em termos de velocidade de geração. O suporte do modelo para uma ampla gama de idiomas e seu desempenho excepcional em áreas como matemática e programação o tornam uma ferramenta altamente versátil e poderosa.

Um ponto alto do Mixtral 8x22B é seu suporte nativo para chamada de função, o que é um divisor de águas para desenvolvedores que constroem aplicativos com base em modelos de linguagem em larga escala. Esse recurso, combinado com a impressionante janela de contexto de 64.000 tokens do modelo, o torna um ativo inestimável para uma ampla gama de casos de uso.

O Mixtral 8x22B é um poderoso modelo de linguagem em larga escala que possui impressionantes capacidades em vários idiomas. Esse modelo não apenas supera os modelos de código aberto existentes em vários benchmarks, mas também se destaca em termos de velocidade e eficiência de geração.

Um dos principais destaques do Mixtral 8x22B é seu amplo suporte a idiomas. O modelo é capaz de lidar com francês, alemão, espanhol, italiano e inglês com desempenho excepcional. Essa capacidade multilíngue permite que os usuários aproveitem as capacidades do modelo em uma ampla gama de aplicativos e casos de uso.

Além do suporte a idiomas, o Mixtral 8x22B também demonstra desempenho superior em tarefas de matemática e programação. Ele supera todos os modelos de código aberto existentes nesses domínios, demonstrando sua versatilidade e habilidades de resolução de problemas.

Um recurso exclusivo do Mixtral 8x22B é seu suporte nativo para chamada de função. Essa capacidade permite que os desenvolvedores integrem o modelo em seus aplicativos de maneira uniforme, permitindo que eles aproveitem suas poderosas capacidades de compreensão e geração de linguagem para construir sistemas mais sofisticados e inteligentes.

O modelo também possui uma impressionante janela de contexto de 64.000 tokens, o que lhe permite manter uma compreensão mais ampla do contexto e fornecer respostas mais coerentes e relevantes.

O modelo Mixtral 8x22B, o mais recente modelo de linguagem em larga escala de código aberto, possui impressionantes capacidades em chamada de função e Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Esta seção se aprofunda nas aplicações práticas desses recursos usando um notebook Colab fornecido pela equipe da LlamaIndex.

O notebook demonstra a capacidade do modelo de rotear consultas para o armazenamento de vetores apropriado com base no contexto, aproveitando efetivamente o RAG. Ele pode determinar com precisão qual armazenamento de vetores usar para recuperar informações relevantes, seja a consulta sobre a receita da Uber em 2021 ou os investimentos da Lyft em 2021.

Além disso, o notebook demonstra as capacidades de chamada de função do modelo. Ele permite a criação de ferramentas personalizadas, como adição, multiplicação e subtração, e o modelo pode então usar essas ferramentas para realizar cálculos de várias etapas em resposta a consultas complexas.

O processo passo a passo do raciocínio interno do modelo é claramente exibido, fornecendo insights sobre como ele determina o armazenamento de vetores ou a função apropriada a usar para gerar a resposta final.

Para usar o modelo Mixtral 8x22B, você tem várias opções:

1. Usando a API Mixtral: Você pode usar a API Mixtral para executar o modelo remotamente. Essa é a abordagem demonstrada no notebook fornecido. Você precisará obter uma chave de API da plataforma Mixtral e usá-la em seu código.

2. Executando o modelo localmente: Você também pode executar o modelo Mixtral 8x22B localmente em seu próprio hardware. Os pesos do modelo estão disponíveis no Hugging Face, então você pode usar uma biblioteca como transformers para carregar e usar o modelo. Essa abordagem é mais exigente em recursos, pois você precisará de memória de GPU suficiente para executar o modelo grande.

O notebook fornecido no transcript demonstra o uso da API Mixtral para testar as capacidades do modelo, como suas habilidades de chamada de função e roteamento de consultas. As principais etapas envolvidas são:

1. Instalar os pacotes necessários, incluindo myst-ai para a API Mixtral e um modelo de incorporação.
2. Fornecer sua chave de API Mixtral.
3. Carregar o modelo Mixtral 8x22B e o modelo de incorporação da Mixtral.
4. Baixar e carregar os dados financeiros (relatórios da Uber e Lyft) usando a biblioteca LlamaIndex.
5. Criar armazenamentos de vetores para os dados da Uber e Lyft.
6. Implementar uma ferramenta de mecanismo de consulta e um agente de chamada de função para rotear consultas para o armazenamento de vetores apropriado.
7. Demonstrar a capacidade do modelo de rotear corretamente as consultas e realizar chamadas de função.