来自Mistral AI 的新Mistral 7B 基础指导模型

人工智能世界再次迎来了新进入者，Mistral 7B，这是Mistral AI的7亿参数模型。该模型设计为小巧但功能强大，可适应各种用例。它证明了人工智能模型的不断发展，展示了令人印象深刻的性能和功能，使其与目前可用和最近可用的其他人工智能模型区分开来。

Mistral 7B很容易对任何任务进行微调，如下面的视频所示，该视频由Prompt Engineering YouTube频道使用针对聊天进行微调的模型创建，该模型优于Llama 2 13B聊天。该模型的语言理解、写作和编码能力值得注意。与其他模型相比，它具有更大的上下文窗口，是低延迟文本摘要、分类、文本完成和代码完成的最佳选择。这使其成为可用于广泛应用的多功能工具。

Mistral 7B 模型是以前模型的重大飞跃，在各种基准测试中优于许多现有 AI 模型。Mistral 7B 模型的主要功能之一是它使用分组查询注意力和滑动窗口注意力。这些架构选择分别允许更快的推理和更长的响应序列。这意味着该模型可以更快地处理信息并提供更全面的响应，从而增强其在各种应用程序中的可用性。

Mistral AI发布了该模型的两个版本：Mistral 7B基本模型和微调的指令模式l。指导模型演示了如何轻松微调基本模型以实现引人注目的性能。但是，值得注意的是，指示模型没有任何审核机制，这意味着它可以产生未经审查的输出。对于需要审核输出的用户来说，这可能是一个潜在的限制。

Mistral 7B型号在Apache 2.0许可证下发布，可用于商业用途。对于希望利用人工智能技术的企业来说，这是一个显着的优势，因为它允许他们使用和定制模型以满足他们的特定需求。

尽管其性能令人印象深刻，但缺乏有关如何训练模型或使用哪种类型的数据集的信息。这种缺乏透明度可能是一些用户关注的问题，因为它留下了关于模型可靠性和潜在偏差的问题。

Mistral 7B是一个7.3B参数模型：

• 在所有基准测试中都优于 Llama 2 13B
• 在许多基准测试中优于 Llama 1 34B
• 接近CodeLlama 7B的代码性能，同时保持良好的英语任务
• 使用分组查询注意力 （GQA） 加快推理速度
• 使用滑动窗口注意 （SWA） 以更低的成本处理更长的序列

我们将在Apache 7.2许可证下发布Mistral 0B，它可以不受限制地使用。

• 下载它并通过参考实现在任何地方（包括本地）使用它
• 将其部署在任何云（AWS/GCP/Azure）上，使用vLLM推理服务器和skypilot。
• 在拥抱脸上使用它

有趣的是，该模型愿意回答政治问题，而不声明它没有任何政治观点。这与其他通常避免参与政治讨论的模式背道而驰。但是，目前尚不清楚该模型是否有任何过滤器来防止它参与潜在有害或不适当的讨论。

Mistral 7B模型是AI技术的重大进步。其令人印象深刻的性能、独特的功能和商业可用性使其成为各种应用的宝贵工具。然而，它缺乏审核机制以及其训练和数据集使用的不确定性是用户应该注意的潜在限制。尽管存在这些担忧，但该模型的整体能力和潜力使其成为人工智能领域的一个有前途的发展。