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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-tiny',
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
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)
response = client.chat.completions.create(
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"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Détails du produit
Présentation de Mistral Tiny : votre modèle de langage léger pour une IA efficace
Mistral Tiny, développé par Mistral IA et officiellement publié en Octobre 2024 (Version 1.0) est un modèle de langage léger et de pointe, conçu pour une efficacité remarquable dans diverses tâches textuelles. Ce modèle de type texte est spécifiquement optimisé pour fonctionner efficacement dans des environnements aux ressources limitées, garantissant des performances élevées même avec des ressources de calcul restreintes.
Informations de base :
- ✨ Nom du modèle : Mistral Tiny
- 👩💻 Développeur/Créateur : Mistral IA
- 🗓️ Date de sortie : Octobre 2024
- 🔄 Version: 1.0
- 📝 Type de modèle : Texte
Principales capacités et spécifications
Caractéristiques principales :
- 📏 Taille du modèle : Un compact 106,6 millions de paramètres.
- 💾 Mémoire vidéo requise : Seulement 0,4 Goce qui le rend incroyablement accessible aux appareils aux ressources limitées.
- 📖 Longueur du contexte : Prend en charge une longueur de contexte maximale étendue de 131 072 jetons, permettant une gestion complète du contexte.
- ⚙️ Classe Tokenizer : Utilise le LlamaTokenizer avec une taille de vocabulaire de 32 000 jetons.
- 🛠️ Cadre de formation : Construit sur l'architecture MistralForCausalLM, compatible avec Transformers version 4.39.1.
Applications prévues :
Mistral Tiny est parfaitement adapté aux applications exigeant des réponses rapides et un traitement à faible latence, ce qui le rend idéal pour :
- Chatbots
- Génération automatisée de contenu
- outils pédagogiques
- Résumé de texte efficace
- Tâches de complétion de code fiables
Assistance multilingue :
Le modèle offre une prise en charge linguistique robuste, notamment Anglais, français, allemand, espagnol et italien, élargissant ainsi son champ d'application mondial.
Architecture technique et formation
Aperçu architectural :
Mistral Tiny utilise un système sophistiqué Architecture Transformer, conçu pour une performance optimale :
- 🧱 Couches : 12 couches
- 🧠 Attention, chefs de file : 12 têtes d'attention par couche
- 📏 Taille cachée : 768 dimensions
- ↔️ Taille intermédiaire : 3072 dimensions
Cette architecture intègre des techniques d'attention avancées comme Attention aux fenêtres coulissantes (SWA) pour gérer efficacement les longues séquences et maintenir la cohérence contextuelle.
Seuil de coupure des données d'entraînement et des connaissances :
Le modèle a été rigoureusement entraîné sur un ensemble de données diversifié comprenant plus de 7 billions de jetons issus de divers domaines. Ce vaste corpus d'entraînement garantit une solide compréhension du langage et une bonne prise en compte du contexte. Le seuil de connaissances requis pour Mistral Tiny est de Septembre 2023.
Diversité et atténuation des préjugés :
Mistral AI a fait de la création d'un ensemble de données d'entraînement diversifié une priorité afin de lutter activement contre les biais liés au genre, à l'origine ethnique et à l'idéologie. La conception du modèle vise à étendre son applicabilité à un large éventail de contextes et de sujets, favorisant ainsi l'équité et l'inclusion.
Indicateurs de performance :
- 🎯 Précision: Atteint un taux de précision supérieur à 85% dans les tâches de compréhension du langage.
- 📉 Score de perplexité : Démontre un faible score de perplexité, témoignant de fortes capacités de prédiction et d'une grande confiance dans la génération de langage naturel.
- 🏆 Score F1 : Maintient un score F1 supérieur 0,75 dans les tâches de classification de texte.
Résultats de l'analyse comparative :
- 📈 MMLU (Compréhension multitâche massive du langage) : Présente des performances élevées dans diverses tâches de compréhension du langage.
- 💻 Référence HumanEval (pour le codage) : Obtient des classements compétitifs parmi les modèles de tailles similaires, démontrant sa capacité en matière de génération et de compréhension de code.
Mistral Tiny comparé aux autres modèles Mistral
Mistral Tiny se distingue comme un modèle de langage compact et efficace, spécialement conçu pour la rapidité et la rentabilité dans les applications simples. plus de 85 % de précision sur des tâches simples, il offre une valeur exceptionnelle pour les cas d'utilisation directe.
- ➡️ Mistral Petit : Ce modèle convient aux tâches volumineuses avec une latence modérée, et permet d'atteindre Précision de 72,2 % sur des points de référence, en équilibrant les performances et l'utilisation des ressources.
- ➡️ Mistral Large : Excelle dans les tâches complexes, offrant des capacités de raisonnement avancées et une prise en charge multilingue complète. Précision de 84,0 %, conçu pour des scénarios très exigeants.
- ➡️ Pour les applications particulièrement exigeantes nécessitant un codage de qualité supérieure et un raisonnement complexe, envisagez Mixtral 8x7B, qui fournit jusqu'à Inférence 6 fois plus rapide.
(Référence : Instructions Mixtral 8x7B v0.1)
Comment utiliser Mistral Tiny
Exemples de code et accès à l'API :
Mistral Tiny est facilement disponible sur le Plateforme API IA/ML sous l'identifiant "mistralai/mistral-tiny"Cette intégration transparente permet aux développeurs d'intégrer rapidement Mistral Tiny à leurs projets.
Pour des instructions d'implémentation détaillées, des exemples de code complets et les points de terminaison de l'API, veuillez consulter la documentation exhaustive. Documentation de l'API AI.cc.
Informations éthiques et relatives aux licences
Principes éthiques :
Mistral AI respecte des directives éthiques strictes, promouvant une utilisation et un développement responsables de l'IA. L'organisation privilégie la transparence quant aux capacités et aux limites du modèle, et encourage activement les développeurs à examiner attentivement les implications éthiques du déploiement des technologies d'IA dans des applications concrètes.
Licences :
Mistral Tiny est distribué sous licence permissive Licence Apache 2.0Cette approche open source accorde des droits d'utilisation à la fois commerciaux et non commerciaux, favorisant considérablement la collaboration communautaire, l'innovation et une large adoption dans divers secteurs.
Prêt à exploiter la puissance de Mistral Tiny ?
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Téléchargez l'API Mistral Tiny ici !Foire aux questions (FAQ)
Q : À quoi Mistral Tiny est-il principalement destiné ?
A: Mistral Tiny est un modèle de langage léger optimisé pour la génération de texte, la synthèse et la complétion de code. Il est particulièrement performant dans les environnements aux ressources limitées qui exigent des réponses rapides et une faible latence, comme les chatbots et les outils pédagogiques.
Q : Quelles sont les principales caractéristiques techniques du Mistral Tiny ?
A: Il comporte 106,6 millions de paramètres, ne nécessite que 0,4 Go de VRAM, prend en charge une longueur de contexte étendue de 131 072 jetons et utilise le LlamaTokenizer avec un vocabulaire de 32 000 jetons pour un traitement du langage robuste.
Q : En quoi le Mistral Tiny se compare-t-il au Mistral Small ou au Mistral Large ?
A: Mistral Tiny est conçu pour offrir rapidité et rentabilité sur les tâches simples (précision supérieure à 85 %). Mistral Small gère les tâches volumineuses avec une latence modérée (précision de 72,2 %), tandis que Mistral Large excelle dans les tâches complexes, offrant un raisonnement avancé et une prise en charge multilingue (précision de 84,0 %).
Q : Sous quelle licence Mistral Tiny est-il distribué ?
A: Mistral Tiny est distribué sous la licence Apache 2.0, qui accorde de larges autorisations pour une utilisation commerciale et non commerciale, favorisant ainsi la collaboration ouverte et l'innovation.
Q : Quelles langues Mistral Tiny prend-il en charge ?
A : Le modèle prend en charge plusieurs langues, ce qui le rend adapté à un public international. Il est notamment disponible en anglais, français, allemand, espagnol et italien.
Terrain de jeu de l'IA
