Новый выпуск модели Mistral 7B, версия 3, приносит значительные изменения и улучшения. В отличие от предыдущих версий, эта модель была напрямую выпущена на Hugging Face, что делает ее более доступной. Хотя ожидается, что производительность будет аналогична модели Mistral 7B, есть несколько заметных обновлений.

Самое примечательное изменение заключается в том, что это полностью неограниченная модель с расширенным словарем в несколько сотен токенов. Это расширение связано с ее способностью к собственному вызову функций, новой функцией, введенной в этой версии. Кроме того, токенизатор был обновлен, чтобы учесть эти изменения.

Модель сохраняет тот же контекстное окно в 32 000 токенов, а пакет Mistral Inference Python был обновлен, чтобы обеспечить бесшовный вывод на этой модели. Этот пакет предоставляет простой способ установки, загрузки и запуска модели, как показано в предоставленном блокноте Python.

Неограниченный характер модели позволяет ей генерировать ответы на широкий спектр тем, включая потенциально чувствительные или спорные темы. Однако он включает соответствующие оговорки, чтобы гарантировать, что информация не будет использована для каких-либо незаконных действий.

Производительность модели на различных задачах, таких как ответы на логические вопросы, демонстрирует ее впечатляющие возможности. Она также демонстрирует сильные программные способности, включая возможность генерировать HTML-код и интегрировать внешние инструменты через функцию вызова функций.

В целом, модель Mistral v3 представляет собой значительный шаг вперед, предоставляя пользователям доступ к мощной, неограниченной языковой модели с расширенной функциональностью. Ее потенциальные приложения охватывают широкий спектр областей, и дальнейшее исследование ее возможностей настоятельно рекомендуется.

Чтобы начать работу с последней моделью Mistral 7B v3, мы пройдем через процесс установки и настройки шаг за шагом:

1. Установите пакет Mistral Inference: Рекомендуемый способ запуска вывода на модели Mistral 7B v3 - использование пакета Mistral Inference Python. Вы можете установить его с помощью pip:

   pip install mistral-inference
   

2. Загрузите модель: Мы определим путь, куда хотим загрузить модель, и проверим, существует ли каталог. Если нет, мы создадим его. Затем мы используем функцию snapshot_download из Hugging Face Hub, чтобы загрузить файлы модели:

   model_path = 'path/to/mistral-7b-v3'
   if not os.path.exists(model_path):
       os.makedirs(model_path)
   
   model_repo_id = 'mosaicml/mistral-7b-v3'
   model = snapshot_download(model_repo_id, cache_dir=model_path)
   

   Это загрузит файлы модели в указанный каталог, что может занять несколько минут в зависимости от скорости вашего интернет-соединения.

3. Запустите вывод в CLI: Вы можете использовать команду mral chat, чтобы запустить модель в интерфейсе командной строки (CLI). Это позволит вам предоставить запрос и сгенерировать ответ:

   mral chat path/to/mistral-7b-v3 --instruct --max_new_tokens 256
   

   При появлении запроса введите сообщение, и модель сгенерирует ответ.

4. Используйте модель в Python: В вашем Python-коде вы можете использовать пакет Mistral Inference, чтобы загрузить модель и генерировать ответы программно:

   from mistral_inference import Transformer, ChatCompletionRequest
   
   model = Transformer.from_pretrained(model_path)
   tokenizer = Transformer.from_pretrained(model_path, subfolder='tokenizer')
   
   def generate_response(model, tokenizer, user_query):
       chat_request = ChatCompletionRequest(user_query)
       output_tokens = model.generate(chat_request.input_ids, max_new_tokens=1024, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
       output_text = tokenizer.decode(output_tokens[0], skip_special_tokens=True)
       return output_text
   
   user_query = "Hello, how are you?"
   response = generate_response(model, tokenizer, user_query)
   print(response)
   

Это охватывает основные шаги, чтобы начать работу с моделью Mistral 7B v3. Теперь вы можете исследовать возможности модели, тестировать ее с различными запросами и даже дообучать ее на собственных данных на последующих этапах.

Новый выпуск модели Mistral 7B, версия 3, приносит несколько примечательных изменений. В отличие от предыдущих версий, эта модель была напрямую выпущена на Hugging Face, а не просто предоставлялись магнитные ссылки. Хотя ожидается, что производительность будет аналогична модели Mistral 7B, есть несколько заметных обновлений.

Теперь модель полностью неограниченная, с расширенным словарем, включающим несколько сотен дополнительных токенов. Это расширение связано с ее улучшенной способностью выполнять вызов функций, который теперь поддерживается на нативном уровне. Токенизатор также был обновлен, чтобы учесть эти изменения.

Чтобы начать работу с новой моделью Mistral 7B v3, мы пройдем через установку пакета Mistral Inference Python, загрузку модели и выполнение начальных запросов. Мы исследуем возможности модели, включая ее способность генерировать ответы на различные запросы, обрабатывать чувствительные темы и демонстрировать навыки рассуждения.

Одной из самых впечатляющих функций этой модели является недавно добавленная возможность вызова функций. Мы рассмотрим пример того, как модель может использовать пользовательский инструмент "получить текущую погоду" для предоставления информации о погоде для заданного местоположения, демонстрируя ее универсальность в интеграции внешних функциональных возможностей.

В целом, модель Mistral 7B v3 представляет собой захватывающую эволюцию в мире больших языковых моделей, с ее расширенными возможностями и потенциалом для дальнейшего дообучения и интеграции с различными приложениями.

Новый выпуск модели Mistral 7B, версия 3, представляет значительное улучшение - возможность нативной поддержки вызова функций. Эта функция позволяет модели использовать внешние инструменты и API для расширения своих возможностей, выходя за рамки традиционных ограничений языковой модели.

Одним из ключевых моментов Mistral v3 является расширенный словарь, который теперь включает несколько сотен дополнительных токенов. Это расширение напрямую связано с функциональностью вызова функций модели, позволяя ей бесшовно интегрировать и использовать внешние ресурсы.

Чтобы продемонстрировать эту возможность, мы рассмотрим пример, в котором модель должна получить текущую погоду для определенного местоположения. Модели предоставляется список доступных инструментов, включая функцию "get_current_weather", которая принимает местоположение и формат температуры в качестве входных параметров.

При запросе, таком как "Какая сегодня погода в Париже?", модель распознает необходимость использования внешнего инструмента и генерирует соответствующий вызов функции. Она правильно определяет Париж как местоположение и определяет, что формат Цельсия является подходящим для температуры, основываясь на контексте.

Аналогичным образом, когда запрос меняется на "Какая сегодня погода в Сан-Франциско?", модель адаптируется и генерирует вызов функции с правильным местоположением и форматом температуры.

Механизм вызова функций выходит за рамки простых запросов о погоде. Модель также может справляться с более сложными задачами, такими как выполнение математических расчетов или доступ к другим типам данных и услуг.

Интеграция вызова функций представляет собой значительный шаг вперед в возможностях больших языковых моделей. Освободившись от ограничений закрытой базы знаний, Mistral v3 может динамически использовать внешние ресурсы, чтобы предоставлять более всеобъемлющие и адаптированные ответы на запросы пользователей.

По мере исследования полного потенциала расширенной функциональности вызова функций Mistral v3, мы можем ожидать появления еще более инновационных приложений и вариантов использования, расширяющих границы того, что возможно с современными языковыми моделями.

Выпуск модели Mistral 7B V3 командой MRO является значительным событием в мире больших языковых моделей. Эта неограниченная модель имеет несколько примечательных изменений, включая расширенный словарь, нативную поддержку вызова функций и обновленный токенизатор.

Одним из ключевых моментов этой модели является ее способность к вызову функций, что позволяет ей использовать внешние инструменты и ресурсы для расширения своих возможностей. Пример, представленный в расшифровке, демонстрирует, как модель может использовать функцию "получить текущую погоду" для предоставления точной информации о погоде для заданного местоположения.

Хотя производительность модели на различных задачах, похоже, соответствует предыдущей модели Mistral 7B, введение функциональности вызова функций выделяет ее и открывает новые возможности для ее применения. В расшифровке также отмечается способность модели справляться с задачами, требующими многошаговых рассуждений, таких как решение проблемы со стеклянной дверью, которую она эффективно решила.

Однако ответы модели на некоторые чувствительные темы, такие как взлом автомобиля, подчеркивают необходимость тщательного рассмотрения этических последствий таких моделей. Включение в расшифровку оговорки относительно использования этой информации для незаконных действий является похвальным подходом.

В целом, модель Mistral 7B V3 представляет собой значительный шаг вперед в развитии больших языковых моделей, причем ее возможности вызова функций являются особенно примечательной функцией. Как предлагает автор, дальнейшее исследование этой модели, включая дообучение и интеграцию с проектом Local GPT, будет захватывающим направлением для будущего.