Mistral NeMo: мощная языковая модель с широким контекстом и мультиязычными возможностями.

 Mistral AI and NVIDIA Collaborate to Release Mistral NeMo: A 12B Open Language Model Featuring 128k Context Window, Multilingual Capabilities, and Tekken Tokenizer

Сотрудничество Mistral AI и NVIDIA: Релиз Mistral NeMo

В сотрудничестве с NVIDIA команда Mistral AI представила Mistral NeMo – инновационную модель с 12 миллиардами параметров, обещающую установить новые стандарты в искусственном интеллекте. Выпущенная под лицензией Apache 2.0, Mistral NeMo разработана как высокопроизводительная мультиязычная модель, способная обрабатывать контекстное окно до 128 000 токенов. Это значительное улучшение позволяет модели эффективно обрабатывать и понимать большие объемы данных по сравнению с предшественниками.

Преимущества Mistral NeMo

Mistral NeMo выделяется своими уникальными способностями рассуждения, обширными знаниями о мире и высокой точностью кодирования, что делает его лучшим в своей категории. Его архитектура основана на стандартных дизайнах, что обеспечивает легкую интеграцию в любую систему, использующую Mistral 7B. Эта безупречная совместимость позволит широкому кругу исследователей и предприятий использовать передовые технологии искусственного интеллекта.

Практические решения

Команда Mistral AI выпустила как предварительно обученные базовые, так и инструкционно настроенные контрольные точки, предназначенные для поддержки исследовательского сообщества и профессионалов индустрии в их усилиях по изучению и внедрению передовых решений в области искусственного интеллекта. Mistral NeMo разработан с учетом квантования, позволяющего проводить FP8-вывод без ухудшения производительности. Эта функция обеспечивает эффективную работу модели даже с представлениями данных низкой точности.

Ключевым компонентом успеха Mistral NeMo является его мультиязычная способность, что делает его универсальным инструментом для глобальных приложений. Модель обучена вызову функций и особенно хорошо справляется с несколькими основными языками, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, корейский, арабский и хинди. Эта широкая языковая компетентность направлена на демократизацию доступа к передовым технологиям искусственного интеллекта.

Внедрение нового токенизатора Tekken дополнительно улучшает производительность Mistral NeMo. Основанный на Tiktoken, Tekken обучен в более чем 100 языках и значительно более эффективен в сжатии естественного языка и исходного кода по сравнению с предшественниками. Например, он приблизительно на 30% эффективнее в сжатии исходного кода и нескольких основных языков, а также превосходит токенизатор Llama 3 в сжатии текста для около 85% всех языков. Эта увеличенная эффективность критически важна для обработки обширных данных, необходимых для современных приложений искусственного интеллекта.

Продвинутый процесс инструкционной донастройки Mistral NeMo отличает его от более ранних моделей, таких как Mistral 7B. Эти улучшения критически важны для приложений, требующих высокой взаимодействия и точности, таких как боты обслуживания клиентов, помощники по кодированию и интерактивные образовательные инструменты.

Производительность Mistral NeMo была тщательно оценена и сравнена с другими ведущими моделями. Она последовательно демонстрирует превосходную точность и эффективность, подтверждая свое положение как передовая модель искусственного интеллекта. Веса базовых и инструкционно настроенных моделей размещены на HuggingFace, что делает их легкодоступными для разработчиков и исследователей.

Mistral NeMo также интегрирован в микросервис NIM для вывода NVIDIA, доступный через ai.nvidia.com. Эта интеграция подчеркивает совместные усилия Mistral AI и NVIDIA по преодолению границ технологий искусственного интеллекта и предоставлению надежных масштабируемых решений на рынке.

Заключение

Релиз Mistral NeMo с его передовыми возможностями, включая обширную мультиязычную поддержку, эффективное сжатие данных и превосходные способности к следованию инструкциям, позиционирует его как мощный инструмент для исследователей и предприятий. Сотрудничество между Mistral AI и NVIDIA является примером потенциала совместных усилий в продвижении технологических достижений и обеспечении доступности передового искусственного интеллекта для широкой аудитории.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…