4 روش برای آزمایش مدل جدید Mistral AI

در یک جهش قابل توجه در توسعه مدل زبان بزرگ (LLM)، هوش مصنوعی Mistral از انتشار جدیدترین مدل خود، Mixtral-8x7B خبر داد.

Mixtral-8x7B چیست؟

Mixtral-8x7B از Mistral AI یک مدل ترکیبی از کارشناسان (MoE) است که برای بهبود نحوه درک و تولید متن توسط ماشین‌ها طراحی شده است.

آن را به عنوان تیمی از کارشناسان متخصص تصور کنید که هر کدام در زمینه‌های متفاوتی مهارت دارند و با هم کار می‌کنند تا انواع مختلف اطلاعات و وظایف را مدیریت کنند.

گزارشی که در ماه ژوئن منتشر شد، پیچیدگی‌های GPT-4 OpenAI را روشن می‌کند و تاکید می‌کند که از رویکردی مشابه برای MoE استفاده می‌کند و از 16 متخصص، هر کدام با حدود 111 میلیارد پارامتر، استفاده می‌کند و دو کارشناس را در هر پاس به جلو برای بهینه‌سازی هزینه‌ها هدایت می‌کند.

این رویکرد به مدل اجازه می دهد تا داده های متنوع و پیچیده را به طور کارآمد مدیریت کند و آن را در ایجاد محتوا، درگیر شدن در گفتگوها یا ترجمه زبان ها مفید می کند.

معیارهای عملکرد Mixtral-8x7B

مدل جدید Mistral AI، Mixtral-8x7B، یک گام مهم رو به جلو نسبت به مدل قبلی خود، Mistral-7B-v0.1 است.

این برای درک بهتر و ایجاد متن طراحی شده است، یک ویژگی کلیدی برای هر کسی که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای کارهای نوشتاری یا ارتباطی است.

این جدیدترین افزوده به خانواده Mistral وعده می دهد که با معیارهای عملکرد پیشرفته خود، همانطور که توسط OpenCompass به اشتراک گذاشته شده است، چشم انداز هوش مصنوعی را متحول کند.

Mixtral-8x7B: 4 روش برای امتحان مدل جدید Mistral AI

چیزی که Mixtral-8x7B را متمایز می‌کند، فقط بهبود آن نسبت به نسخه قبلی Mistral AI نیست، بلکه نحوه اندازه‌گیری آن با مدل‌هایی مانند Llama2-70B و Qwen-72B است.

معیارهای عملکرد mixtral-8x7b در مقایسه با مدل‌های Ai منبع باز لاما 2

مانند داشتن دستیار است که می تواند ایده های پیچیده را درک کند و آنها را به وضوح بیان کند.

یکی از نقاط قوت Mixtral-8x7B توانایی آن در انجام کارهای تخصصی است.

به عنوان مثال، در تست‌های خاصی که برای ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، عملکرد فوق‌العاده‌ای داشت، که نشان می‌دهد در درک کلی متن و تولید خوب است و در زمینه‌های خاص‌تر عالی است.

این آن را به ابزاری ارزشمند برای متخصصان بازاریابی و کارشناسان سئو تبدیل می کند که به هوش مصنوعی نیاز دارند که بتواند با محتوا و الزامات فنی مختلف سازگار شود.

توانایی Mixtral-8x7B برای مقابله با مسائل پیچیده ریاضی و کدگذاری همچنین نشان می‌دهد که می‌تواند یک متحد مفید برای کسانی باشد که در جنبه‌های فنی‌تر SEO کار می‌کنند، جایی که درک و حل چالش‌های الگوریتمی بسیار مهم است.

این مدل جدید می تواند به یک شریک همه کاره و هوشمند برای طیف گسترده ای از نیازهای استراتژی و محتوای دیجیتال تبدیل شود.

نحوه امتحان Mixtral-8x7B: 4 دمو

می‌توانید مدل جدید Mistral AI، Mixtral-8x7B را آزمایش کنید تا ببینید که چگونه به پرسش‌ها پاسخ می‌دهد و در مقایسه با سایر مدل‌های منبع باز و GPT-4 OpenAI چگونه عمل می‌کند.

لطفاً توجه داشته باشید که مانند همه محتوای تولیدی هوش مصنوعی، پلتفرم‌هایی که این مدل جدید را اجرا می‌کنند ممکن است اطلاعات نادرست یا نتایج ناخواسته‌ای ایجاد کنند.

بازخورد کاربران برای مدل‌های جدید مانند این به شرکت‌هایی مانند Mistral AI کمک می‌کند تا نسخه‌ها و مدل‌های آینده را بهبود بخشند.

1. زمین بازی آزمایشگاه های سرگیجه

در آزمایشگاه‌های Perplexity، می‌توانید Mixtral-8x7B را به همراه Llama 2، Mistral-7b و LLM‌های آنلاین جدید Perplexity متا AI امتحان کنید.

در این مثال، من در مورد خود مدل سوال می کنم و متوجه می شوم که دستورالعمل های جدیدی پس از پاسخ اولیه برای گسترش محتوای تولید شده در مورد درخواست من اضافه شده است.

زمین بازی آزمایشگاه های سرگشتگی mixtral-8x7bاسکرین شات از Perplexity، دسامبر 2023

در حالی که پاسخ صحیح به نظر می رسد، شروع به تکرار می کند.

خطاهای mixtral-8x7bاسکرین شات از Perplexity Labs، دسامبر 2023

این مدل پاسخی بیش از 600 کلمه ای به این سوال ارائه کرد که سئو چیست؟

باز هم، دستورالعمل های اضافی به عنوان “سرصفحه” ظاهر می شوند تا ظاهراً یک پاسخ جامع را تضمین کنند.

seo توسط mixtral-8x7b چیستاسکرین شات از Perplexity Labs، دسامبر 2023

2. پو

پو میزبان ربات‌هایی برای LLM‌های محبوب، از جمله OpenAI’s GPT-4 و DALL·E 3، Meta AI’s Llama 2 and Code Llama، Google’s Palm 2، Anthropic’s Claude-instant و Claude 2، و StableDiffusionXL است.

این ربات ها طیف گسترده ای از قابلیت ها از جمله تولید متن، تصویر و کد را پوشش می دهند.

ربات Mixtral-8x7B-Chat توسط Fireworks AI اداره می شود.

ربات poe برای firebase mixtral-8x7bاسکرین شات از پو، دسامبر ۲۰۲۳

شایان ذکر است که صفحه Fireworks مشخص می کند که این یک “اجرای غیر رسمی” است که برای چت به خوبی تنظیم شده است.

وقتی از او پرسیده شد که بهترین بک لینک برای سئو چیست، پاسخ معتبری ارائه کرد.

mixtral-8x7b poe بهترین پاسخ بک لینکاسکرین شات از پو، دسامبر ۲۰۲۳

این را با پاسخ ارائه شده توسط Google Bard مقایسه کنید.

Mixtral-8x7B: 4 روش برای امتحان مدل جدید Mistral AI

Mixtral-8x7B: 4 روش برای امتحان مدل جدید Mistral AIاسکرین شات از Google Bard، دسامبر ۲۰۲۳

3. Vercel

Vercel نسخه آزمایشی Mixtral-8x7B را ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد پاسخ های مدل های محبوب Anthropic، Cohere، Meta AI و OpenAI را با هم مقایسه کنند.

نسخه ی نمایشی vercel mixtral-8x7b مقایسه gpt-4اسکرین شات از Vercel، دسامبر 2023

این یک دیدگاه جالب در مورد چگونگی تفسیر و پاسخ هر مدل به سؤالات کاربر ارائه می دهد.

mixtral-8x7b در مقایسه با بهترین منابع برای یادگیری سئواسکرین شات از Vercel، دسامبر 2023

مانند بسیاری از LLM ها، گاهی اوقات توهم ایجاد می کند.

توهمات mixtral-8x7bاسکرین شات از Vercel، دسامبر 2023

4. تکرار کنید

نسخه ی نمایشی mixtral-8x7b-32 در Replicate بر اساس این کد منبع است. همچنین در README ذکر شده است که “استنتاج کاملا ناکارآمد است.”

Mixtral-8x7B: 4 روش برای امتحان مدل جدید Mistral AIاسکرین شات از Replicate، دسامبر 2023

در مثال بالا، Mixtral-8x7B خود را به عنوان یک بازی توصیف می کند.

نتیجه

آخرین نسخه Mistral AI معیار جدیدی را در زمینه هوش مصنوعی ایجاد می کند و عملکرد و تطبیق پذیری پیشرفته را ارائه می دهد. اما مانند بسیاری از LLM ها، می تواند پاسخ های نادرست و غیرمنتظره ای ارائه دهد.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، مدل هایی مانند Mixtral-8x7B می توانند در شکل دادن به ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی برای بازاریابی و کسب و کار ضروری باشند.


تصویر ویژه: T. Schneider/Shutterstock