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

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • 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…