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Acceso
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-7B-Instruct-v0.3',
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-7B-Instruct-v0.3",
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}")
Detalle del producto
🚀 Mistral 7B Instruct v0.3: Un modelo de IA avanzado para tareas basadas en instrucciones
El Mistral-7B-Instruct-v0.3 Representa la última evolución en modelos lingüísticos grandes optimizados para instrucciones, diseñados específicamente para mejorar la generación y comprensión del lenguaje. Desarrollado por Mistral AI en colaboración con Hugging Face, este modelo se lanzó oficialmente el 22 de mayo de 2024 como versión v0.3.
Información clave
- Nombre del modelo: Mistral-7B-Instruct-v0.3
- Revelador: Mistral AI en colaboración con Hugging Face
- Fecha de lanzamiento: 22 de mayo de 2024
- Versión: v0.3 (última versión)
- Tipo de modelo: Modelo de lenguaje optimizado para chat
⚙️ Características principales de Mistral-7B-Instruct-v0.3
Este modelo avanzado está repleto de características diseñadas para un rendimiento superior en diversas tareas lingüísticas:
- Vocabulario extendido: Admite una impresionante cantidad de 32.768 tokens, lo que permite una comprensión más amplia y matizada de las entradas del lenguaje.
- Versión 3 Tokenizador: Incorpora un tokenizador mejorado para mejorar la eficiencia y precisión del procesamiento del lenguaje.
- Capacidades de llamada de funciones: Una característica destacada que permite al modelo ejecutar funciones predefinidas durante el procesamiento del lenguaje, allanando el camino para interacciones y aplicaciones más dinámicas.
- Ajuste fino de instrucciones: Diseñado específicamente para tareas basadas en instrucciones, lo que garantiza respuestas altamente contextuales y precisas a las indicaciones del usuario.
💡 Aplicaciones previstas y compatibilidad con idiomas
El modelo Mistral-7B-Instruct-v0.3 es versátil e ideal para una amplia gama de aplicaciones, que incluyen:
- Comprensión y generación del lenguaje natural: Sobresalir en tareas que requieran comprensión y creación de textos con apariencia humana.
- Tareas basadas en instrucciones: Perfectamente adecuado para aplicaciones donde instrucciones precisas guían la salida del modelo.
- Manipulación de datos en tiempo real: Permite escenarios de interacción dinámica donde el procesamiento rápido e inteligente es crucial.
Aplicaciones destacadas en el sector sanitario: Esta potente solución, con sus bajos costos computacionales, es ideal para responder rápidamente a las consultas de los pacientes, lo que la hace valiosa para la educación del paciente. Descubra más sobre los usos y ejemplos de la IA generativa en la atención médica visitando IA en la atención sanitaria: usos y ejemplos de la IA generativa.
Gracias a su vocabulario extendido y tokenizador avanzado, el modelo también cuenta con un sólido soporte multilingüe, ampliando su aplicabilidad global.
💻 Especificaciones técnicas
Al profundizar en la arquitectura y las metodologías de entrenamiento detrás de Mistral-7B-Instruct-v0.3 se revela su sofisticado diseño:
Descripción general de la arquitectura
El modelo se basa en una sólida base arquitectura del transformadorAprovecha mecanismos avanzados como Atención de consultas agrupadas (GQA) para una inferencia significativamente más rápida y Atención de ventana corrediza (SWA) Para procesar eficientemente secuencias largas de texto. Los parámetros clave, heredados de Mistral-7B-v0.1, incluyen:
- oscuro: 4096
- n_capas: 32
- dimensión de la cabeza: 128
- dimensión oculta: 14336
- n_cabezas: 32
- n_kv_cabezas: 8
- tamaño de ventana: 4096
- context_len: 8192
- tamaño del vocabulario: 32.000
Datos y conocimientos de formación
El Mistral-7B-Instruct-v0.3 Se capacitó con un conjunto de datos extenso y diverso. Esta amplia fuente de datos garantiza un conocimiento exhaustivo y un rendimiento sólido en diversos temas y dominios, lo que mejora su comprensión y capacidad de respuesta.
- Fuente de datos y tamaño: Si bien no se especifica el volumen exacto, la capacitación incluyó amplios conjuntos de datos de puntos de referencia comunes y datos disponibles públicamente para lograr una amplia cobertura de idiomas.
- Nivel de conocimiento: La base de conocimientos del modelo está actualizada hasta su fecha de lanzamiento, 22 de mayo de 2024.
- Diversidad y sesgo: Se realizaron importantes esfuerzos para seleccionar conjuntos de datos diversos y minimizar los sesgos inherentes. Sin embargo, se recomienda a los usuarios ser cautelosos ante posibles sesgos que puedan surgir debido a la naturaleza de las fuentes de datos de entrenamiento.
📊 Rendimiento y puntos de referencia
Mistral-7B-Instruct-v0.3 ofrece un rendimiento impresionante en varias métricas críticas:
- Exactitud: Logra una alta precisión en la generación de texto contextualmente relevante y coherente, especialmente al seguir las instrucciones del usuario.
- Velocidad: Cuenta con tecnología de copia cero, lo que garantiza velocidades de inferencia rápidas que lo hacen muy adecuado para aplicaciones en tiempo real que requieren respuestas instantáneas.
- Robustez: Demuestra una fuerte adaptabilidad a diversas entradas y generaliza de manera efectiva en una amplia gama de temas e idiomas.
Comparación con otros modelos
- Supera a Llama 2 13B: Mistral-7B ha demostrado un rendimiento superior al Llama 2 13B en múltiples pruebas, incluidas tareas de razonamiento complejo, resolución de problemas matemáticos y generación de código.
- Líder en la categoría 7B/13B: Logra un rendimiento sobresaliente en tareas basadas en instrucciones en comparación con otros modelos en el rango de parámetros 7B y 13B.
Introducción a Mistral-7B-Instruct-v0.3
La integración y utilización del modelo Mistral-7B-Instruct-v0.3 está diseñada para ser sencilla:
Ejemplos de código y SDK
importar cliente openai = openai.OpenAI( base_url="https://api.endpoints.anyscale.com/v1", api_key="ANYSCALE_API_KEY" ) finalización_de_chat = cliente.chat.completions.create( modelo="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3", mensajes=[{"rol": "usuario", "contenido": "¡Hola mundo!"}], máximo_tokens=100 ) imprimir(finalización_de_chat.choices[0].mensaje.contenido) (Nota: El fragmento proporcionado es un marcador de posición para demostrar el uso; los detalles de implementación reales pueden variar).
Tutoriales y guías
- Para obtener guías y tutoriales detallados, explore Descripción general del Mistral-7B Disponible en la Academia AI/ML.
💬 Apoyo y participación comunitaria
Conéctese con otros usuarios y desarrolladores para debatir, solucionar problemas y compartir conocimientos:
- Únase a las discusiones activas en el Foro de discusión sobre caras abrazadas para Mistral-7B-Instruct-v0.3.
🛡️ Uso ético y consideraciones
La implementación responsable de modelos de IA es fundamental. Los usuarios de Mistral-7B-Instruct-v0.3 deben tener en cuenta lo siguiente:
- Falta de moderación incorporada: El modelo no incluye mecanismos de moderación de forma nativa. Para la implementación en entornos que requieren resultados filtrados o apropiados, los usuarios deben implementar sus propias capas de moderación robustas.
- Responsabilidad del usuario: Es fundamental que los usuarios apliquen medidas de seguridad adicionales y respeten las pautas éticas de la IA para evitar la generación o difusión de contenido inapropiado o dañino.
Información sobre licencias
Mistral-7B-Instruct-v0.3 está disponible bajo una licencia permisiva:
- Tipo de licencia: Publicado bajo la Licencia Apache 2.0Esto permite un uso amplio, incluidas aplicaciones tanto comerciales como no comerciales.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué es Mistral-7B-Instruct-v0.3?
A: Es un modelo de lenguaje grande, avanzado y optimizado para instrucciones, desarrollado por Mistral AI y lanzado el 22 de mayo de 2024. Está diseñado para mejorar la generación y comprensión del lenguaje, y para realizar tareas basadas en instrucciones, con un vocabulario ampliado y capacidades de llamada de funciones.
P2: ¿Cuáles son las mejoras clave en la v0.3 en comparación con las versiones anteriores?
A: La versión v0.3 introduce un vocabulario extendido de 32.768 tokens, un Tokenizador de Versión 3 mejorado y capacidades cruciales de llamada de funciones, todo lo cual contribuye a un rendimiento superior en tareas basadas en instrucciones.
P3: ¿Se puede utilizar Mistral-7B-Instruct-v0.3 con fines comerciales?
A: Sí, el modelo se publica bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso tanto comercial como no comercial y ofrece una flexibilidad significativa para desarrolladores y empresas.
P4: ¿El modelo tiene moderación de contenido incorporada?
A: No, Mistral-7B-Instruct-v0.3 no incluye mecanismos de moderación nativos. Los usuarios son responsables de implementar sus propias medidas de seguridad y herramientas de moderación al implementar el modelo en entornos que requieren salidas de contenido filtradas o apropiadas.
P5: ¿Cómo se compara con otros modelos de tamaño similar como Llama 2 13B?
A: Mistral-7B ha demostrado un rendimiento superior en varios puntos de referencia, incluidos razonamiento, matemáticas y generación de código, superando a Llama 2 13B y otros modelos en su clase de parámetros, especialmente para tareas basadas en instrucciones.
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