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
Aug 5, 2024

Jak znaleźć inwestora i sprzedać startup? Historia Agi Maciejowskiej po "exicie"

Porady na to, żeby sprzedać startup. Jakie są wyzwania dla startupowca i czy polskie środowisko sprzyja teraz rozwoju biznesu.
0
May 29, 2024

Nowe badania: 52 % odpowiedzi programistycznych generowanych przez ChatGPT jest nieprawidłowych

Na potrzeby badania naukowcy przyjrzeli się 517 pytaniom w Stack Overflow i przeanalizowali próbę odpowiedzi na nie przez ChatGPT.
0
Feb 27, 2023

Dobry, zły kod: w jaki sposób code review (przegląd kodu) ratuje projekt

W niniejszym artykule podsumowałem nie tylko własne doświadczenie, ale także doświadczenie zespołu liczącego 70 developerów i mentorów pracujących w naszej firmie. I najważniejsze – odpowiem na pytanie: Jak pisać kod wysokiej jakości? Oczywiście podając przykłady i udzielając rad. Materiał przyda się zarówno osobom piszącym kod, jak i czytającym.
0

This site uses cookies to offer you a better browsing experience.

Find out more on how we use cookies and how to change cookie preferences in our Cookies Policy.

Customize
Save Accept all cookies