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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'mistralai/mistral-nemo',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="mistralai/mistral-nemo",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Wir stellen Mistral-Nemo vor: Ein leistungsstarkes LLM für fortgeschrittenes NLP
Entdecken Mistral-Nemo, ein hochmodernes großes Sprachmodell (LLM), das gemeinsam entwickelt wurde von Mistral KI Und NVIDIA, veröffentlicht am 18. Juli 2024Dieses hochmoderne Modell (Version 0.1) wurde für eine Vielzahl anspruchsvoller Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung entwickelt, darunter komplexe Textgenerierung, präzise Zusammenfassung, akkurate Übersetzung und aufschlussreiche Stimmungsanalyse. Seine bemerkenswerte 128k Token-Kontextfenster Dies zeichnet es aus und ermöglicht die Bearbeitung umfangreicher Eingaben sowie komplexer, vielschichtiger Aufgaben mit beispielloser Effizienz.
🛈 Wichtigste Punkte:
- ✓ Robuste Leistung: Ausgestattet mit 12 Milliarden Parametern.
- ✓ Umfassendes Kontextfenster: Unterstützt bis zu 128.000 Tokens, ideal für umfangreiche Inhalte.
- ✓ Anleitungsoptimiert: Optimiert für überragende Aufgabenleistung und prompte Einhaltung.
- ✓ Mehrsprachigkeit: Beherrscht über 10 Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Spanisch und Chinesisch.
- ✓ Effiziente Tokenisierung: Nutzt den Tekken-Tokenizer für eine effektive Text- und Codekomprimierung.
Beabsichtigte Anwendungen und globale Reichweite
Mistral-Nemo wurde speziell für Anwendungen entwickelt, die hochwertige Textgenerierung erfordern. Dazu gehören innovative Chatbots, effiziente Tools zur Inhaltserstellung, präzise Dokumentenzusammenfassung und umfassende mehrsprachige Kommunikationslösungen. Die breite Sprachunterstützung gewährleistet Vielseitigkeit für globale Einsätze und diverse Nutzergruppen.
Einblick in technische Architektur und Schulung
💻 Architekturdetails:
Aufgebaut auf einer robusten TransformatorarchitekturMistral-Nemo zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:
- Schichten: 40
- Verborgene Dimension: 14.436
- Kopfumfang: 128
- Anzahl der Würfe mit Kopf: 32
- Aktivierungsfunktion: SwiGLU
Fortgeschrittene Techniken wie zum Beispiel Aufmerksamkeit für gruppierte Abfragen Und Schiebefenster-Achtung sind integriert, um seine Leistungsfähigkeit weiter zu steigern.
📚 Umfassende Trainingsdaten:
Das Modell wurde anhand eines umfangreichen und vielfältigen Datensatzes trainiert, der Milliarden von Token aus mehrsprachigen Texten und Code umfasst. Dieses breite Training gewährleistet ein tiefes Verständnis sprachlicher Nuancen in verschiedenen Bereichen.
- Datenquellen: Beinhaltet Literatur, Webseiten und Programmdokumentation.
- Wissensgrenze: Stand: April 2024.
- Maßnahmen zur Minderung von Verzerrungen: Mistral AI hat aktiv Strategien zur Reduzierung von Verzerrungen umgesetzt, indem ein Datensatz sichergestellt wurde, der mehrere Kulturen und Sprachen repräsentiert, wodurch die Robustheit und Fairness des Modells verbessert wurde.
Außergewöhnliche Leistungsbenchmarks
Mistral-Nemo hat in verschiedenen kritischen Benchmarks durchweg eine starke Leistung gezeigt:
- ★ Hohe Genauigkeit: Erreicht beeindruckende Genauigkeit bei Aufgaben wie HellaSwag und Winogrande.
- ★ Kategorieführer: Übertrifft vergleichbare Modelle in seiner Größenkategorie, insbesondere in Bezug auf logisches Denken und Genauigkeit der Codierung.
Mistral-Nemo im Vergleich zu führenden LLMs: Eine Leistungsübersicht
Mistral-Nemo zeigt im Vergleich zu Modellen wie Gemma 2 9B und Llama 3 8B eine überlegene Leistung bei einer Vielzahl von Aufgaben. Seine wesentlich größere 128k Kontextfenster ist ein bedeutender Vorteil, der zu seinen führenden Ergebnissen in mehreren Schlüsselbereichen beiträgt.
🚀 Mistral-Nemo (128k Kontext)
- HellaSwag (0-Schuss): 83,5 %
- Winogrande (0-Schuss): 76,8 %
- TriviaQA (5-Schuss): 73,8 %
- OpenBookQA (0-Shot): 60,6 %
- CommonSense QA (0-Shot): 70,4 %
📈 Gemma 2 9B (8k Kontext)
- HellaSwag (0-Schuss): 80,1 %
- TriviaQA (5-Schuss): 71,3 %
- (Andere Vergleichswerte sind niedriger oder nicht angegeben)
📈 Lama 3 8B (8k Kontext)
- HellaSwag (0-Schuss): 80,6 %
- TriviaQA (5-Schuss): 61,0 %
- (Andere Vergleichswerte sind niedriger oder nicht angegeben)
Vergleichsergebnisse, die die führende Leistung von Mistral-Nemo unterstreichen.
Wie man auf Mistral-Nemo zugreift und es nutzt
🔗 Codebeispiele & API-Zugriff:
Mistral-Nemo ist problemlos erhältlich auf der KI/ML-API-Plattform unter der Kennung "Mistrals/Mistral-nemo"Die
Für eine detaillierte Umsetzung ist eine umfassende API-Dokumentation steht zur Verfügung, um Entwickler bei der Integration und Nutzung zu unterstützen.
OpenAI importieren
client = openai . OpenAI (
api_key= "IHR_API-SCHLÜSSEL" ,
base_url= "https://api.ai.cc/v1" ,
)
chat_completion = client.chat.completions.create (
model= "mistralai/mistral-nemo" ,
Nachrichten=[
{ "role" : "system" , "content" : "Du bist ein hilfreicher KI-Assistent." },
{ "role" : "user" , "content" : "Erklären Sie die Vorteile von Mistral-Nemo kurz und bündig." }
],
max_tokens= 500 ,
Temperatur = 0,7 ,
);
print ( chat_completion .choices[ 0 ].message.content)Ethischer Rahmen & offene Lizenzierung
👤 Verantwortungsvolle KI-Entwicklung:
Mistral AI setzt sich mit Nachdruck für ethische Grundsätze in der KI-Entwicklung ein. Die Organisation fördert Transparenz hinsichtlich der Leistungsfähigkeit von Modellen und plädiert für deren verantwortungsvolle Nutzung, um Missbrauch und unbeabsichtigte Folgen zu vermeiden.
📜 Lizenzierung & Zugänglichkeit:
Mistral-Nemo wird unter der permissiven Lizenz veröffentlicht Apache-2.0-LizenzDieses offene Lizenzmodell fördert umfassende Innovation und Zugänglichkeit innerhalb der Entwicklergemeinschaft, indem es sowohl kommerzielle als auch nicht-kommerzielle Nutzungsrechte zulässt.
Bereit zur Integration? Hier erhalten Sie die Mistral-Nemo-API!
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist Mistral-Nemo und wofür wird es hauptsächlich eingesetzt?
A: Mistral-Nemo ist ein fortschrittliches, umfangreiches Sprachmodell (LLM), das von Mistral AI und NVIDIA entwickelt wurde. Es ist für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzung und Stimmungsanalyse konzipiert. Zu seinen Hauptanwendungsgebieten zählen Chatbots, Content-Erstellung, Dokumentenzusammenfassung und mehrsprachige Kommunikation.
Frage 2: Was ist das maximale Kontextfenster, das von Mistral-Nemo unterstützt wird?
A: Mistral-Nemo unterstützt ein beeindruckendes Kontextfenster von bis zu 128.000 TokenDadurch kann es sehr lange Eingaben und komplexe Gespräche oder Dokumente verarbeiten und verstehen.
Frage 3: Wie schneidet Mistral-Nemo im Vergleich zu anderen beliebten LLMs wie Gemma 2 9B oder Llama 3 8B ab?
A: Mistral-Nemo übertrifft im Allgemeinen Modelle ähnlicher Größe, wie Gemma 2 9B und Llama 3 8B, insbesondere aufgrund seines deutlich größeren Kontextfensters von 128k und seiner starken Leistung bei Benchmarks für logisches Denken und Codierungsgenauigkeit wie HellaSwag und Winogrande.
Frage 4: Ist Mistral-Nemo für die kommerzielle Nutzung verfügbar?
A: Ja, Mistral-Nemo wird unter der Apache-2.0-Lizenz, was sowohl die kommerzielle als auch die nichtkommerzielle Nutzung ermöglicht und so eine breite Akzeptanz und Innovation fördert.
Frage 5: Wie können Entwickler auf Mistral-Nemo zugreifen?
A: Entwickler können über die Mistral-Nemo-Plattform darauf zugreifen. KI/ML-API-Plattform unter Verwendung des Bezeichners "Mistrals/Mistral-nemo"Eine detaillierte API-Dokumentation mit Integrationshinweisen ist ebenfalls verfügbar.
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