



const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const main = async () => {
const prompt = `
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
const response = await api.completions.create({
prompt,
model: 'mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1',
});
const text = response.choices[0].text;
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main();
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
def main():
response = client.completions.create(
model="mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1",
prompt="""
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
""",
)
completion = response.choices[0].text
print(f"Completion: {completion}")
main()

Detalle del producto
✨ Mixtral 8x7B V0.1 ha transformado drásticamente el panorama de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Esto Mezcla dispersa de expertos modelo, elaborado meticulosamente por el innovador equipo de Mistral AI, destaca como un verdadero punto de inflexión. Este completo resumen profundiza en sus especificaciones únicas, sus notables capacidades y cómo se compara con otros modelos líderes. Para empezar a explorar esta tecnología de vanguardia, no olvide asegurar su... Clave API.
Entendiendo Mixtral 8x7B V0.1
El compromiso inquebrantable de Mistral AI de empoderar a los desarrolladores con modelos abiertos impactantes e innovadores queda claramente demostrado por Mixtral 8x7B V0.1Este modelo es un Mezcla dispersa de expertos de alta calidad y peso abierto, diseñado para ampliar los límites de lo posible en IA.
🚀 Rendimiento superior: Él Supera a modelos como Llama 2 70B en varios puntos de referencia, ofreciendo un rendimiento impresionante inferencia seis veces más rápidaMixtral 8x7B V0.1 no es solo el modelo de peso abierto más resistente disponible con un permisivo Licencia Apache 2.0; también ofrece ventajas competitivas en relación costo-rendimiento incomparables, a menudo igualar o superar el rendimiento de modelos como GPT3.5 en la mayoría de los puntos de referencia estándar.

Una descripción general ilustrativa de la arquitectura de Mixtral 8x7B V0.1.
Capacidades clave de Mixtral 8x7B V0.1
Mixtral 8x7B V0.1 cuenta con una variedad de capacidades impresionantes que lo distinguen de sus contrapartes:
- ✔️ Manejo de contextos amplios: Gestiona eficientemente un contexto de 32k tokens, lo que lo hace robusto para conjuntos de datos extensos.
- 🌐 Soporte multilingüe: Admite varios idiomas, incluidos Inglés, francés, italiano, alemán y español, ideal para diversas aplicaciones globales.
- 💻 Generación de código avanzada: Muestra un sólido desempeño en generación de código, posicionándolo como una opción privilegiada para los desarrolladores.
- 🎯 Ajuste fino de instrucciones: Se puede ajustar con precisión a un modelo de seguimiento de instrucciones, logrando una puntuación notable de 8.3 en MT-Bench.
💡 Profundización en arquitecturas dispersas: combinación de expertos
En esencia, Mixtral 8x7B V0.1 aprovecha una red dispersa de mezcla de expertos (MoE)Este sofisticado modelo de solo decodificador cuenta con un bloque de avance que selecciona de manera inteligente de un grupo de 8 grupos distintos de parámetros, a menudo denominados "expertos".
Para cada capa y token, una red de enrutadores especializados elige dinámicamente dos de estos expertos para procesar el token y, posteriormente, combinar sus resultados de forma aditiva. Esta innovadora técnica permite que el modelo... aumentar su recuento total de parámetros mientras gestiona meticulosamente tanto el costo como la latencia. En consecuencia, Mixtral se jacta 46.7B parámetros totales pero sólo utiliza 12.9 mil millones de parámetros por token, garantizando que procese información y genere resultados a la velocidad y con la rentabilidad de un modelo de 12,9 B.
📈 Evaluación comparativa del rendimiento frente a la competencia
En comparaciones directas, Mixtral coincide consistentemente o Supera a la familia Llama 2 y al modelo base GPT3.5 en la mayoría de los puntos de referencia. Cabe destacar que Mixtral exhibe Menos sesgo en el índice de referencia de la barbacoa en comparación con Llama 2. Además, demuestra Sentimientos más positivos que Llama 2 en el índice de referencia BOLD, todo ello manteniendo variaciones similares dentro de cada dimensión.
🎯 Instrucción especializada siguiendo modelos
Junto con el Mixtral 8x7B fundacional, Mistral AI También ha lanzado Instrucciones Mixtral 8x7BEste modelo especializado ha sido rigurosamente optimizado a través de ajuste fino supervisado y optimización de preferencia directa (OPD) para asegurar el seguimiento preciso de las instrucciones. En el desafiante Banco MT, logra una puntuación impresionante de 8.3, consolidando su estatus como el mejor modelo de código abierto con un rendimiento comparable a GPT3.5.
📝 Comprensión de las estructuras de las indicaciones
El modelo básico Mixtral 8x7B es altamente adaptable y no impone una estructura de indicaciones rígida. Está diseñado para extender lógicamente las secuencias de entrada o facilitar... aprendizaje de cero disparos y de pocos disparos, sirviendo como una base excelente para una mayor personalización.
Por el contrario, la Versión de instrucción Utiliza un formato de conversación claro y directo para obtener resultados óptimos:
Seguir estrictamente esta estructura es crucial para obtener los mejores resultados. Le guiaremos para replicar fácilmente este formato instructivo de mensaje utilizando la plantilla de chat disponible en la biblioteca de Transformers.
🚀 El futuro de la IA con Mixtral 8x7B V0.1
Con la introducción de Mixtral 8x7B V0.1, Mistral AI Sin duda, ha dado un gran paso adelante en el avance de la IA y el aprendizaje automático. Sus impresionantes capacidades, su excepcional rentabilidad y su facilidad de uso están a punto de revolucionar la forma en que los desarrolladores de todo el mundo abordan e integran los modelos de IA en su trabajo. ¿Listo para embarcarte en este viaje? Consigue tu Clave API ahora ¡y desbloquea el poder de esta tecnología avanzada!
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P: ¿Qué es Mixtral 8x7B V0.1?
A: Mixtral 8x7B V0.1 es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) disperso, de peso abierto y alta calidad, desarrollado por Mistral AI. Está diseñado para ofrecer un rendimiento y una rentabilidad superiores a los de otros modelos como Llama 2 70B y GPT3.5.
P: ¿Cómo funciona su arquitectura de “mezcla dispersa de expertos”?
A: Es un modelo basado únicamente en decodificador, donde su bloque de avance selecciona dos "expertos" (de 8 grupos distintos de parámetros) para cada capa y token. Esto le permite tener un total de 46.700 millones de parámetros, pero usar solo 12.900 millones por token, optimizando así la velocidad y el coste.
P: ¿Cuáles son las principales ventajas de Mixtral 8x7B V0.1?
A: Las ventajas clave incluyen una inferencia seis veces más rápida que Llama 2 70B, igualación/superación del rendimiento de GPT3.5, una licencia Apache 2.0 permisiva, manejo de contexto de token de 32k, soporte multilingüe, generación de código sólido y ajuste para seguir instrucciones.
P: ¿Hay disponible una versión con instrucciones con seguimiento?
A: Sí, Mistral AI lanzó Mixtral 8x7B Instruct, que está optimizado para el seguimiento de instrucciones a través de un ajuste fino supervisado y una optimización de preferencia directa (DPO), logrando una puntuación de 8,3 en MT-Bench.
P: ¿Dónde puedo empezar a utilizar Mixtral 8x7B V0.1?
A: Puede comenzar a explorar esta tecnología avanzada obteniendo su Clave API.
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