Codestral Mamba là một mô hình ngôn ngữ lớn mới được phát hành bởi Mistol AI, với hơn 7 tỷ tham số. Mô hình này tập trung vào lập trình và được dựa trên kiến trúc Mamba, được cấp phép theo Patchy 2.0, cho phép sử dụng thương mại.

Một trong những tính năng chính của Codestral Mamba là cửa sổ ngữ cảnh token lớn 256k, đáng kể lớn hơn so với mô hình Mistol 7 tỷ tham số. Điều này cho phép suy luận nhanh hơn trên các tác vụ ngữ cảnh lớn, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng liên quan đến lập trình.

Mặc dù các mô hình nhỏ hơn như Mistol 7 tỷ tham số có thể không đạt được hiệu suất của các mô hình lớn hơn, Codestral Mamba lại cung cấp tốc độ suy luận nhanh hơn và chi phí tính toán thấp hơn. Trong các tiêu chuẩn đánh giá của con người, Codestral Mamba đạt 75%, vượt qua các mô hình lớn hơn như GPT-4 Omni.

Sau khi ra mắt dòng sản phẩm Mistol, Codestral Mamba đại diện cho một bước tiến khác trong nỗ lực của họ để khám phá và cung cấp một kiến trúc mới. Đây là một gia đình mới tập trung nhiều hơn vào các khía cạnh lập trình và được cung cấp miễn phí, cho phép bạn sửa đổi và phân phối nó. Mô hình này được thiết kế với sự trợ giúp của Albert Goo và TR da, và khác với các mô hình Transformer bằng cách cung cấp suy luận thời gian tuyến tính và khả năng mô hình hóa chuỗi cũng như độ dài vô hạn, giúp nó hiệu quả hơn cho sự tham gia của người dùng rộng rãi và phản hồi nhanh hơn.

Mô hình Codestral Mamba được huấn luyện với các khả năng lập trình và lý luận nâng cao, cho phép nó hoạt động tương đương với các mô hình Transformer tiên tiến nhất. Về mặt chỉ số hiệu suất, mô hình 7 tỷ tham số này vượt qua các mô hình như Codegamma, Codelama 7B và DeepSeed phiên bản 1.5 7B trong phần lớn các tiêu chuẩn. Mặc dù nó có thể không vượt qua mô hình Codestral lớn hơn 22 tỷ tham số, nhưng nó tương đối gần và thậm chí còn làm tốt so với mô hình Codelama 34 tỷ tham số của Meta AI.

Có nhiều cách để truy cập và sử dụng mô hình Codestral Mamba:

1. Nền tảng Mistol AI: Bạn có thể yêu cầu truy cập mô hình Codestral Mamba thông qua nền tảng Mistol AI. Sau khi xác minh số điện thoại của bạn, bạn sẽ có thể truy cập khóa API và sử dụng mô hình theo nhiều cách khác nhau.

2. Trò chuyện Mistol AI: Giao diện trò chuyện của Mistol AI cho phép bạn truy cập tất cả các mô hình của họ, bao gồm cả mô hình Codestral Mamba. Trong vòng 24 giờ tới, bạn sẽ có thể chọn mô hình Codestral Mamba và bắt đầu trò chuyện với nó.

3. Cài đặt cục bộ: Để cài đặt mô hình Codestral Mamba cục bộ, bạn có thể sử dụng các công cụ như LLM Studio. LLM Studio giúp bạn chạy các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở cục bộ. Sau khi cài đặt, bạn có thể tải mô hình Codestral Mamba và bắt đầu tương tác với nó trong giao diện trò chuyện.

4. SDK suy luận Mistol: Mistol AI cung cấp một SDK suy luận mà bạn có thể sử dụng để triển khai mô hình Codestral Mamba. SDK này dựa trên triển khai tham chiếu từ kho lưu trữ GitHub của họ.

Mô hình Cod Strol Mamba đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt là trong lĩnh vực lập trình và khả năng lý luận. Với 7 tỷ tham số, mô hình này vượt qua nhiều đối thủ nhỏ hơn trong các tiêu chuẩn đánh giá, thể hiện hiệu suất ấn tượng của nó.

Một trong những điểm nổi bật của Cod Strol Mamba là khả năng xử lý sự tham gia rộng rãi của người dùng và cung cấp phản hồi nhanh hơn, nhờ vào suy luận thời gian tuyến tính và khả năng mô hình hóa chuỗi cũng như độ dài vô hạn. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các ứng dụng yêu cầu xử lý ngôn ngữ hiệu quả và phản hồi nhanh, chẳng hạn như các công cụ tăng năng suất lập trình và trợ lý mã cục bộ.

Sự sẵn có của mô hình theo giấy phép Pachi 2.0, cho phép sử dụng thương mại, càng tăng tính tiếp cận và tiềm năng ứng dụng thực tế của nó. Ngoài ra, các tùy chọn triển khai khác nhau, bao gồm SDK suy luận Mistol, TensorRT của NVIDIA và sự hỗ trợ sắp tới cho llama-cpp, cung cấp cho các nhà phát triển sự linh hoạt trong việc tích hợp Cod Strol Mamba vào các dự án của họ.

Nói chung, Cod Strol Mamba là một bổ sung đáng chú ý vào gia đình Mistol AI, cung cấp một phương pháp tiếp cận kiến trúc mới tập trung vào khả năng lập trình và lý luận. Khi mô hình này trở nên phổ biến hơn, sẽ rất thú vị khi xem cách nó được các nhà phát triển và nhà nghiên cứu khai thác để đẩy mạnh các ứng dụng dựa trên ngôn ngữ.