mistral专题

Mistral AI最新力作——Mistral Large媲美GPT-4

Mistral AI自豪地宣布，他们的最新力作——Mistral Large，已经正式面世。这款尖端的文本生成模型不仅在多语言理解上表现出色，更在推理能力上达到了顶级水平。Mistral Large能够处理包括文本理解、转换和代码生成在内的复杂多语言推理任务。 Mistral Large（预训练版本）与其他顶级语言模型（如 GPT-4、Claude 2、Gemini Pro 1.0、GPT

[240604] Mistral 发布首个面向代码开发的大模型 | OpenTofu v1.7.2 修复版本发布

目录 Mistral 发布首个面向代码开发的大模型 Codetral 22BOpenTofu v1.7.2 修复版本发布 Mistral 发布首个面向代码开发的大模型 Codetral 22B Codestral 是一个专为生成代码而设计的 AI 模型，它精通代码和英语，可以被用来为软件开发人员设计先进的 AI 应用程序。 Codestral 22B 掌握 80 多种编程语言

[论文笔记]Mistral 7B

引言今天带来大名鼎鼎的Mistral 7B的论文笔记。作者推出了Mistral 7B，这是一个70亿参数的语言模型。Mistral 7B在所有评估基准中表现优于最佳的13B开源模型（Llama 2），并且在推理、数学和代码生成方面胜过最佳发布的34B模型(Llama 1)。该模型利用了分组查询注意力(GQA)以实现更快的推理速度，结合滑动窗口注意力(Sliding Window Att

Poetry Camera照相机将照片转换成诗歌并打印出来；吴恩达新课程深入了解Mistral；科学研究AI小助手data-to-paper

✨ 1: Poetry Camera 将拍摄的照片转换成诗歌并打印出来 Poetry Camera——一个能够把它所见之物转化成诗歌并打印出来的相机。你在一个美丽的公园，或者是一个充满故事的老街道。只要用Poetry Camera拍下这一刻，它就能立刻给你一首关于这个场景的诗。 Poetry Camera的核心是一个Raspberry Pi Zero 2 W，这是一个小巧但功能强大的

清华团队开发首个AI医院小镇模拟系统；阿里云发布通义千问 2.5：超越GPT-4能力；Mistral AI估值飙升至60亿美元

🦉 AI新闻 🚀 清华团队开发首个AI医院小镇模拟系统摘要：来自清华的研究团队最近开发出了一种创新的模拟系统，名为"Agent Hospital"，该系统能够完全模拟医患看病的全流程，其中包括分诊、挂号、咨询、检查、诊断和治疗等各个环节。这个虚拟世界的所有角色，包括医生、护士和患者，均由LLM（语言模型）驱动的智能体充当，在模拟环境中，这些AI医生能够通过与患者智能体的交互，自主进化

RAG (Retrieval Augmented Generation) 结合 LlamaIndex、Elasticsearch 和 Mistral

作者：Srikanth Manvi 在这篇文章中，我们将讨论如何使用 RAG 技术（检索增强生成）和 Elasticsearch 作为向量数据库来实现问答体验。我们将使用 LlamaIndex 和本地运行的 Mistral LLM。在开始之前，我们将先了解一些术语。术语解释： LlamaIndex 是一个领先的数据框架，用于构建 LLM（大型语言模型）应用程序。LlamaIndex

Mistral AI突围：开源大模型Mixtral 8x22B颠覆行业格局

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/ 巴黎的小伙伴Mistral AI不甘寂寞，冲出重围，推出了全新的大型语言

自然语言处理: 第二十三章大模型基底之Mistral 7B

文章地址: 2401.04088.pdf (arxiv.org) 项目地址: mistralai/mistral-src: Reference implementation of Mistral AI 7B v0.1 model 前言 Mistral 7B作为Mistral AI公司推出的第一个基座大模型，也有很多地方借鉴了LLaMa2的闪光点也采用了GQA(分组查询注意力) 以及RoPE

Mistral AI vs. Meta：两大 Top 开源模型的对比

编者按：随着大模型的不断升级和参数量的持续扩大，越来越多人开始重视大模型存在的硬件资源要求高、碳排放量较大等问题。如何在保持模型性能的同时，降低计算成本和资源消耗，成为了业界一个迫切需要解决的问题。我们今天为大家带来的这篇文章，作者认为 Mistral AI 提出的一系列创新技术方案为解决这一问题提供了新思路。文章首先介绍了 Mistral AI 在其 7B 和 8x7B 规格的大模型中所

$从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的全面解析：从原理分析到代码解读$

从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的全面解析：从原理分析到代码解读

前言本文先全面介绍Mistral 7B，然后再全面介绍Mixtral 8x7B 对于后者，毕竟OpenAI 团队一直对 GPT-4 的参数量和训练细节守口如瓶。早些时候，有人爆料 GPT-4 是采用了由 8 个专家模型组成的集成系统。后来又有传闻称，ChatGPT 也只是百亿参数级的模型(大概在 200 亿左右) 传闻无从证明，但 Mixtral 8x7B 可能提供了一种「非常接近 GPT

使用 QLoRA 在 Google Colab 中微调 Mistral 7b（完整指南）

使用 QLoRA 在 Google Colab 中微调 Mistral 7b（完整指南）在本文中，我们将在一个名为 Enlighten 的游戏的整个代码库上微调 Mistral 7b，所有这些都在 Google Colab（或 Kaggle）中免费提供合成数据。在我们的基准测试中，由此产生的模型将优于 Openai 的 GPT-4。步骤如下：将代码库转换为基于合成对话的训练测试数据

$七月论文审稿GPT第3.1版和第3.2版：通过paper-review数据集分别微调Mistral、gemma$

七月论文审稿GPT第3.1版和第3.2版：通过paper-review数据集分别微调Mistral、gemma

前言我司第二项目组一直在迭代论文审稿GPT(对应的第二项目组成员除我之外，包括：阿荀、阿李、鸿飞、文弱等人)，比如七月论文审稿GPT第1版：通过3万多篇paper和10多万的review数据微调RWKV七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据集微调LLaMA2 7B最终反超GPT4七月论文审稿GPT第2.5和第3版：分别微调GPT3.5、Llama2 13B以扩大对

每周AI新闻（2024年第9周）微软与Mistral AI达成合作 | 谷歌发11B基础世界模型 | 传苹果放弃电动汽车制造转向生成式AI

这里是陌小北，一个正在研究硅基生命的碳基生命。正在努力成为写代码的里面背诗最多的，背诗的里面最会写段子的，写段子的里面代码写得最好的…厨子。每周日解读每周AI大事件。大厂动向【1】微软与Mistral AI达成合作微软官宣与法国生成式AI独角兽Mistral AI建立长期合作伙伴关系。这一合作将重点关注三个核心领域：微软将通过Azure AI超级计算基础设施支持Mistral AI

AI新秀Mistral：“Open AI“ 新时代

最近互联网出现不少类似“下一代openai”、“GPT-4最强竞品”、“法国AI独角兽”、“欧洲的OpenAI”、“微软新宠儿”.... 的文章，都会附带一张图片，就是下面这张：那么到底发生了什么，出来个什么东西呢？就是本文的主角Mistral AI。 Mistral AI是什么？ Mistral AI是一家总部位于法国的人工智能（AI）公司，于2023年4月由Meta Plat

AI新工具(20240227) StickerBaker文本生成贴纸的工具；Mistral Large；Rewind等

StickerBaker - 基于Replicate和Fly.io技术，100%开源的制作贴纸的工具 StickerBaker是一个基于人工智能的贴纸创作工具，允许用户通过输入特定的提示语句生成独特的贴纸。这个工具使用了Replicate平台来生成贴纸，同时依托于Fly.io作为其基础设施，并且利用Tigris来托管生成的图片。StickerBaker是一个100%开源的项目，这意味着任何人都可

[论文笔记] PAI-Megatron 源码解读之Mistral的滑动窗口sliding window

这段代码是 _make_causal_mask 函数中处理滑动窗口局部注意力的部分。这里的目的是创建一个额外的掩码，以便在自注意力机制中只考虑每个位置附近的一定数量的位置，而不是所有之前的位置。这通常用于减少计算复杂性和提高长序列处理的效率。代码分析如下： diagonal = past_key_values_length - sliding_window

WhisperBot：整合了Mistral大型语言模型的实时语音转文本系统

项目简介欢迎来到 WhisperBot。WhisperBot 基于 WhisperLive 和 WhisperSpeech 的功能而构建，在实时语音到文本管道之上集成了大型语言模型 Mistral (LLM)。WhisperLive 依赖于 OpenAI Whisper，这是一个强大的自动语音识别 (ASR) 系统。Mistral 和 Whisper 都经过优化，可作为 TensorRT 引擎

使用 LlamaIndex 部署本地 Mistral-7b 大模型实现 RAG

原理 LlamaIndex的文档链接：Using LLMs - LlamaIndex 🦙 0.9.33 LlamaIndex 的一般使用模式如下：加载文档（手动或通过数据加载器)将文档解析为节点构建索引（来自节点或文档)（可选，高级）在其他索引之上构建索引查询索引默认情况下，LlamaIndex 使用 OpenAI 的text-davinci-003模型，然而由于 OpenAI 的网

$七月论文审稿GPT第2版：从Meta Nougat、GPT4审稿到微调Mistral、LongLora Llama$