米斯特拉7B模型第3版的最新版本带来了重大变化和改进。与之前的版本不同,这个模型直接发布在Hugging Face上,使其更易于访问。尽管预计性能与米斯特拉7B模型相似,但仍有一些突出的更新。

最值得注意的变化是这是一个完全未经审查的模型,词汇量增加了几百个词元。这种扩展与其原生支持函数调用这一新功能有关。此外,分词器也已更新以适应这些变化。

该模型保持了32,000个词元的相同上下文窗口,米斯特拉推理Python软件包也已更新,以实现对该模型的无缝推理。该软件包提供了一种简单的方式来安装、下载和运行该模型,如提供的Python笔记本所示。

模型的未经审查性质使其能够在广泛的主题上生成响应,包括潜在的敏感或有争议的主题。但它包含适当的免责声明,以确保信息不会被滥用于任何非法活动。

该模型在回答基于逻辑的问题等各种任务上的表现展示了其出色的能力。它还展示了强大的编程能力,包括生成HTML代码和通过其函数调用功能集成外部工具的能力。

总的来说,米斯特拉v3模型代表了一个重大的进步,为用户提供了一个强大、未经审查的语言模型,具有增强的功能。它的潜在应用范围广泛,进一步探索其能力是非常值得鼓励的。

要开始使用最新的米斯特拉7B v3模型,我们将逐步介绍安装和设置过程:

1. 安装米斯特拉推理软件包:在米斯特拉7B v3模型上运行推理的推荐方式是使用米斯特拉推理Python软件包。您可以使用pip进行安装:

   pip install mistral-inference
   

2. 下载模型:我们将定义要下载模型的路径,并检查目录是否存在。如果不存在,我们将创建它。然后,我们将使用Hugging Face Hub的snapshot_download函数下载模型文件:

   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)
   

   这将把模型文件下载到指定的目录,这可能需要几分钟,具体取决于您的网络连接速度。

3. 在CLI中运行推理:您可以使用mral chat命令在命令行界面(CLI)中运行该模型。这将允许您提供提示并生成响应:

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

   提示时输入消息,模型将生成响应。

4. 在Python中使用该模型:在您的Python代码中,您可以使用米斯特拉推理软件包以编程方式加载模型并生成响应:

   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)
   

这涵盖了开始使用米斯特拉7B v3模型的基本步骤。您现在可以探索该模型的功能,使用各种提示对其进行测试,并在后续步骤中对其进行微调。

米斯特拉7B模型第3版的最新版本带来了几个值得注意的变化。与之前的版本不同,这个模型直接发布在Hugging Face上,而不仅仅提供磁力链接。尽管预计性能与米斯特拉7B模型相似,但仍有一些突出的更新。

该模型现已完全未经审查,词汇量增加了几百个额外的词元。这种扩展与其改进的函数调用能力有关,现已得到原生支持。分词器也已更新以适应这些变化。

要开始使用新的米斯特拉7B v3模型,我们将介绍安装米斯特拉推理Python软件包、下载模型和运行初始查询的过程。我们将探索该模型的功能,包括它生成各种提示响应的能力、处理敏感话题的能力,以及展示其推理技能的能力。

这个模型最令人印象深刻的功能之一是新增的函数调用能力。我们将深入探讨一个示例,展示模型如何利用定制的"获取当前天气"工具提供特定位置的天气信息,展示其将外部功能集成的多样性。

总的来说,米斯特拉7B v3模型在大型语言模型世界中呈现了令人兴奋的进化,其扩展功能和进一步微调及与各种应用集成的潜力令人期待。

米斯特拉7B模型第3版的最新版本引入了一个重大进步 - 原生支持函数调用的能力。这个功能使模型能够利用外部工具和API来增强其功能,超越了传统语言模型的局限性。

米斯特拉v3的一个关键亮点是其扩展的词汇表,现在包括几百个额外的词元。这种扩展直接与模型的函数调用功能有关,使其能够无缝地集成和利用外部资源。

为了演示这种功能,我们将通过一个示例来演示模型如何检索特定位置的当前天气。模型被提供了一个可用工具列表,包括一个接受位置和温度格式作为输入参数的"get_current_weather"函数。

当提示"今天巴黎的天气如何?"时,模型识别需要使用外部工具,并生成适当的函数调用。它正确地识别了巴黎作为位置,并根据上下文确定摄氏度是合适的温度格式。

同样,当查询变为"今天旧金山的天气如何?"时,模型会适应并生成带有正确位置和温度格式的函数调用。

这种函数调用机制不仅限于简单的天气查询。该模型还可以处理更复杂的任务,如执行数学计算或访问其他类型的数据和服务。

集成函数调用代表了大型语言模型功能的重大进步。通过摆脱封闭知识库的限制,米斯特拉v3可以动态利用外部资源,为用户查询提供更全面和定制的响应。

当我们探索米斯特拉v3先进函数调用的全部潜力时,我们可以期待看到更多创新的应用程序和用例出现,推动最先进语言模型的边界。

MRO团队发布的米斯特拉7B V3模型是大型语言模型世界的一个重大发展。这个未经审查的模型拥有几个值得注意的变化,包括扩展的词汇表、原生支持函数调用以及更新的分词器。

这个模型的一个关键亮点是它的函数调用能力,允许它利用外部工具和资源来增强其功能。在录像中展示的示例演示了模型如何使用"获取当前天气"功能为给定位置提供准确的天气信息。

尽管该模型在各种任务上的表现似乎与之前的米斯特拉7B模型相当,但函数调用功能的引入使其脱颖而出,为其应用开辟了新的可能性。录像还强调了该模型处理需要多步推理的任务(如玻璃门问题)的能力,它能够有效地解决这些问题。

然而,该模型在某些敏感话题(如破坏汽车)上的响应突出了我们需要谨慎考虑这类模型的伦理影响。录像中包含关于不将此信息用于非法活动的免责声明是一种值得称赞的方法。

总的来说,米斯特拉7B V3模型代表了大型语言模型发展的一个重大进步,其函数调用功能尤其值得注目。正如作者所建议的,进一步探索这个模型,包括微调和与Local GPT项目的集成,将是未来的一个令人兴奋的重点领域。