[NEW] Szukaj pracy anonimowo — sprawdź szczegóły
Close
Mistral AI wydała nowe narzędzia — Codestral Mamba i MathΣtral

Mistral AI wydała nowe narzędzia — Codestral Mamba i MathΣtral

Mistral AI zaprezentowało dwa nowe produkty rozszerzające możliwości sztucznej inteligencji, w tym MathΣtral — wyspecjalizowany model do obliczeń matematycznych i badań naukowych, oraz Codestral Mamba — modele z otwartym kodem źródłowym do generowania kodu.

Codestral Mamba

Codestral Mamba to model 7B, który oferuje możliwość kontekstowego wyszukiwania do 256K tokenów. Specjalizuje się w generowaniu kodu i jest dostępny na licencji Apache 2.0. Obsługuje języki programowania takie jak Python, Java, JavaScript, C, C++, Swift, Fortran i Bash.

Modele Mamba mają zaletę liniowego czasu odpowiedzi i teoretyczną możliwość modelowania sekwencji o nieskończonej długości. Dzięki temu użytkownicy mogą otrzymywać szybkie odpowiedzi, niezależnie od długości danych wejściowych.

Codestral Mamba można wdrożyć za pomocą mistral-inference SDK, który opiera się na referencyjnych implementacjach z repozytorium Mamba na GitHubie. Model można również wdrożyć za pomocą TensorRT-LLM lub pobrać surowe wagi z HuggingFace.

MathΣtral

Dla wygody testowania, Codestral Mamba jest dostępna na platformie La Plateforme (codestral-mamba-2407), obok swojej „starszej siostry”, Codestral 22B.

To specyficzny model 7B, przeznaczony do rozwiązywania problemów matematycznych oraz odkryć naukowych. Model ma 32K okno kontekstowe i jest udostępniony na licencji Apache 2.0.

Osiąga najnowocześniejsze w swojej kategorii rozmiarowej możliwości obliczeniowe w różnych standardowych testach branżowych (osiąga 56,6% w MATH oraz 63,47% w MMLU).

Współczynniki wag są umieszczone na HuggingFace. Mathstral można wypróbować za pomocą mistral-inference i dostosować za pomocą mistral-finetune.

MathΣtral jest dostępna do użytku i adaptacji za pomocą narzędzi Mistral AI.

Avatar
Lut 5

Psinder, no-code i perspektywiczne kierunki pracy w IT. Rozmawiamy z Kamilem Tarczyńskim

Narzędzia no-code i low-code są coraz częściej wykorzystywane przez firmy do realizacji różnych projektów – od fintechu po aplikacje pomagające w adopcji psów. Co sprawia, że te narzędzia zyskują na popularności? Jak AI wpłynie na rozwój no-code? I czym jest Psinder?
0
Maj 23, 2023

Bill Gates żałuje, że pracował zbyt dużo

Filantrop i założyciel Microsoftu, Bill Gates, z uznaniem odnosił się do "leńczenia się", ale przyznał, że w początkowych dniach Internetu bardzo się napracował zarówno on, jak i jego współpracownicy.
0
Cze 2

Lider inżynierii o relokacji ze Szwecji do Polski

Andrey Dzynia-Lange od 18 lat związany jest z branżą technologiczną. Większość tego czasu spędził w Szwecji, gdzie brał udział w rozwoju takich produktów jak Spotify, Candy Crush czy SmartBear. Ostatnie miesiące poświęcił na modernizację platformy deweloperskiej Netflixa w Polsce.
0

Ta strona używa plików cookie, aby zapewnić Ci lepsze wrażenia podczas przeglądania.

Dowiedz się więcej o tym, jak używamy plików cookie i jak zmienić preferencje dotyczące plików cookie w naszej Polityka plików cookie.

Zmień ustawienia
Zapisz Akceptuj wszystkie cookies