科德斯特拉尔曼巴是Mistol AI发布的一种新的大型语言模型,拥有超过70亿个参数。这个专注于编码的模型基于曼巴架构,并在Patchy 2.0许可下发布,允许商业使用。

科德斯特拉尔曼巴的一个关键特点是它拥有大达256k的令牌上下文窗口,这明显大于70亿参数的Mistol模型。这使其在更大的上下文任务上进行更快的推理,使其成为代码相关应用程序的强大工具。

虽然70亿参数的Mistol等较小的模型可能无法匹配更大模型的性能,但科德斯特拉尔曼巴提供更快的推理速度和更低的计算成本。在人类评估基准测试中,科德斯特拉尔曼巴得分75%,优于GPT-4 Omni等更大的模型。

Mistol AI还发布了另一个模型,即70亿参数的Mistol模型,这是目前表现最佳的开源数学模型。科德斯特拉尔曼巴70亿参数模型也在其范围内取得了最佳成绩之一。

要访问科德斯特拉尔曼巴,用户可以利用Mistol平台、Mistol聊天界面或使用LM Studio等工具在本地安装该模型。该模型旨在在代码生产力和推理任务方面表现出色,为开发人员和研究人员提供了宝贵的资源。

继Mistol家族发布之后,科德斯特拉尔曼巴代表了他们探索和提供新架构的又一步。这是一个更专注于编码方面的新家族,可免费获得,允许您修改和分发。这个模型是在Albert Goo和TR da的帮助下设计的,它与变换器模型不同,提供线性时间推理,并有潜力建模顺序和无限长度,使其在广泛的用户参与和更快的响应方面更加高效。

科德斯特拉尔曼巴模型经过了先进的代码和推理能力训练,使其能够与最先进的变换器模型相媲美。在性能指标方面,这个70亿参数的模型在大多数基准测试中都超过了Codegamma、Codelama 7B和DeepSeed版本1.5 7B等模型。虽然它可能无法超越更大的22亿参数科德斯特拉尔模型,但它相对接近,甚至与Meta AI的34亿参数Codelama模型相比也表现不错。

科德斯特拉尔曼巴的一个显著特点是它能够处理高达256k的令牌上下文窗口,使其成为一个高效的本地代码助手。您可以使用各种平台部署科德斯特拉尔曼巴,包括Mistol推理SDK、NVIDIA的TensorRT大型语言模型,以及即将推出的LLaMA CPP支持。此外,您还可以从Hugging Face下载原始权重。

总的来说,科德斯特拉尔曼巴代表了编码型语言模型的重大进步,提供了改进的性能、效率和广泛应用的多样性。

有几种方式可以访问和利用科德斯特拉尔曼巴模型:

1. Mistol AI平台:您可以通过Mistol AI平台申请访问科德斯特拉尔曼巴模型。验证您的手机号码后,您将能够访问API密钥并以各种方式使用该模型。

2. Mistol AI聊天:Mistol AI的聊天界面允许您访问他们的所有模型,包括科德斯特拉尔曼巴模型。在未来24小时内,您应该能够选择科德斯特拉尔曼巴模型并开始与之聊天。

3. 本地安装:要在本地安装科德斯特拉尔曼巴模型,您可以使用LLM Studio等工具。LLM Studio可以轻松运行开源的大型语言模型。安装完成后,您可以加载科德斯特拉尔曼巴模型并在聊天界面中与之互动。

4. Mistol推理SDK:Mistol AI提供了一个推理SDK,您可以使用它来部署科德斯特拉尔曼巴模型。该SDK依赖于他们GitHub存储库中的参考实现。

5. NVIDIA Tensor RT:您还可以使用NVIDIA的Tensor RT大型语言模型部署科德斯特拉尔曼巴模型。

6. LLaMA CPP:Mistol AI最近发布了对LLaMA CPP的支持,这允许您使用可从Hugging Face下载的科德斯特拉尔曼巴模型的原始权重。

科德斯特拉尔曼巴模型的设计旨在特别有利于代码生产力,这得益于其先进的代码和推理能力。它的线性时间推理和建模顺序及无限长内容的能力使其在广泛的用户参与和更快的响应方面更加高效。

科德斯特拉尔曼巴模型代表了大型语言模型领域的一个重大进步,特别是在编码和推理能力方面。凭借其70亿参数,该模型在各种基准测试中都优于许多较小的对应模型,展示了其出色的性能。

科德斯特拉尔曼巴的一个关键亮点是它能够处理广泛的用户参与并提供更快的响应,这得益于其线性时间推理和建模顺序及无限长度的潜力。这使其成为对高效和响应式语言处理有需求的应用程序的绝佳选择,例如代码生产力工具和本地代码助手。

该模型在Pachi 2.0许可下的可用性,允许商业使用,进一步增强了其可访问性和现实应用的潜力。此外,包括Mistol推理SDK、NVIDIA的TensorRT以及即将推出的llama-cpp支持在内的各种部署选项,为开发人员提供了将科德斯特拉尔曼巴集成到他们的项目中的灵活性。

总的来说,科德斯特拉尔曼巴是Mistol AI家族的一个有前景的补充,提供了一种专注于编码和推理能力的新架构方法。随着该模型的更广泛普及,看到它如何被开发人员和研究人员利用来推动基于语言的应用程序的边界将是令人兴奋的。