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

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…