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Mistral放大招!124B多模态巨无霸登场,免费版ChatGPT震撼突袭

类别:科技 发布时间:2024-11-20 09:43:00 来源:硅星人

Mistral放大招!124B多模态巨无霸登场,免费版ChatGPT震撼突袭

Mistral AI终于放大招了!一连发布两大更新——

Pixtral Large:前沿级124B多模态模型,用于驱动新Le Chat。

全新Le Chat:具备网页搜索、Canvas、图像生成、图像理解等功能——而且所有功能免费提供!

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Mistral的CEO兼联创Arthur Mensch宣布道:「此次发布是一个重要的里程碑」!

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现已可在官网上体验Le Chat的使用。

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体验地址:https://chat.mistral.ai/chat

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Pixtral Large:地表最强开源多模态来了?

在官博中,研究人员总结了Pixtral Large的5大亮点:

SOTA的多模态性能

在MathVista、DocVQA、VQAv2等任务上达到SOTA水平

在不影响文本处理性能的前提下对Mistral Large 2进行扩展

1230亿参数的多模态解码器,10亿参数的视觉编码器

128K上下文窗口长度:可容纳至少30张高分辨率图像

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具体来说,Pixtral Large是Mistral多模态系列的第二个模型,基于Mistral Large 2构建,有1240亿参数。该模型能够理解文档、图表和自然图像,同时保持了Mistral Large 2卓越的纯文本理解能力。

Pixtral Large拥有128K上下文窗口长度,意味着它可以处理多达30张高分辨率图像或约300页书籍的输入,这一能力与OpenAI的GPT系列顶级模型相当。

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该模型在Mistral研究许可证(MRL)下可用于研究和教育用途。模型及其权重可在Hugging Face平台上免费下载。

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下载地址:https://huggingface.co/mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411/tree/main

性能评测

在评估视觉数据复杂数学推理能力的MathVista测试中,Pixtral Large获得了69.4的高分,超越了所有其他模型。

在评估复杂图表和文档推理能力的ChartQA和DocVQA测试中,Pixtral Large超过了GPT-4o和Gemini-1.5 Pro。

最后,Pixtral Large在反映多模态大语言模型实际使用场景的MM-MT-Bench测试中,表现也十分亮眼——凭借着7.4的得分,一举超越了新版Claude 3.5 Sonnet、Gemini-1.5 Pro和最新的GPT-4o。

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定性实验

1. 多语言OCR和推理

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提示:

我买了咖啡和香肠。我需要付多少钱?加上18%的小费。

回答:

要计算包含18%小费的总金额,请按以下步骤:

1. 计算咖啡和香肠的费用:

- 2杯拿铁玛奇朵:2 * 4.50 CHF = 9.00 CHF- 1份猪排:22.00 CHF- 咖啡和香肠的总费用:9.00 CHF + 22.00 CHF = 31.00 CHF

2. 计算18%的小费:

- 小费:31.00 CHF * 0.18 = 5.58 CHF

3. 将小费加入总费用:

- 应付总额:31.00 CHF + 5.58 CHF = 36.58 CHF

因此,需要支付总计36.58 CHF。

2. 图表理解

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提示:

dark dragon什么时候开始出现问题?

回答:

「dark-dragon-50」模型的训练损失在大约10,000步时开始表现出明显的不稳定性。在这一点上,损失值表现出明显的峰值,这种不稳定性持续到大约20,000步时又有另一个主要峰值。这些峰值意味着,「dark-dragon-50」模型的训练过程在大约10,000步时开始遇到问题。

3. 其他案例

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提示:

哪些公司使用Mistral AI开发的模型?

回答:

根据图片显示,使用Mistral AI模型的公司包括:BNP Paribas、Brave、Cloudflare、CMA CGM和Front。

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「白嫖版」ChatGPT,图像生成搜索100%免费

全新升级后的Le Chat,能够支持图像生成、网络搜索、Canvas、PDF上传等强大功能。

关键是,完全免费。

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你可以将其用作创意伙伴,教它执行特定的任务,并把它作为编码copilot。

基本上,任何日常中的任务,它都能胜任。

官方博文中,简要总结了Le Chat新的能力:

带引用的Web搜索

用于构思、文内编辑、导出的Canvas

最先进的文档和图像理解,由Pixtral Large 2加持

图像生成,直达Flux 1.1 Pro

从模型到输出的全面集成

由推测性编辑(speculative editing)提供更快的响应

那么,Le Chat和当前备受欢迎的聊天机器人/搜索助手区别都有哪些:

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接下来,具体看下Le Chat带来的新能力。

网络搜索

Le Chat很大一部分用户是学生和专业人士,将其用于学习、研究和工作。

为了让其发挥更大的效力,Mistral AI团队通过互联网搜索增强了Le Chat的训练知识。

而且,它还得到了Pixtral Large 2加持,能够访问最新知识和事件。

在下面的实例中,一位营销团队的成员,用Le Chat来评估医疗保健AI市场。

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AI给出的每个结果末,会附上相应的参考来源,供再次查证。

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Canvas(画布)

前段时间,OpenAI曾发布了Canvas,目的是让AI与人类在ChatGPT中可以共同协作。

类似地,Le Chat中的Canvas,也充当着这个功能。

当你不仅仅需要的是对话,开始构思时,它会在聊天窗口中弹出。

如下,Mistral AI的产品团队在为Canvas推出时,创建了一个如何让大家使用新功能的演示。

左边的Canvas中给出了关于用户使用、管理等各种指标。

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若是还有另外的要求,直接在右边的聊天界面要求——用 mockdata创建一个 React 仪表盘,显示这些指标。

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而且,你还可以针对AI生成的代码进行再编辑,比如添加文本描述。

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通过Canvas你可以创建文档、写代码等等,它能为你提供无限创造性思维。

快速准确理解文档

另外,Le Chat还能处理大型、复杂的PDF文档和图像,并对其进行分析和总结。

具体操作,和大家日常用的其他AI流程一样。

值得一提的是,它是由最强大的多模态Pixtral Large加持。

不如看看,Le Chat究竟有多强大?

上传一篇由爱因斯坦、波多尔西和罗森在1935年发表的著名量子纠缠论文,里面包含了很多复杂的公式。

然后让AI对论文进行信息提取、总结,和语义理解。

比如,基本的问题——论文作者是谁,并让它将论文总结成三段话。

甚至,你可以让它列出关键公式,谈谈这篇论文影响力。

图像生成

Mistral与Black Forest Labs合作,将他们的图像生成模型FLUX1.1[pro]引入了Le Chat。

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FLUX1.1[pro]生成图像风格案例

智能体自动化重复工作流

如果你发现自己经常重复使用某些提示词,或者发现某些创造性工作的模式可以被自动化,可以将这些工作流程编码为代理。

常见的使用场景包括,扫描收据进行费用报告、为冗长的会议记录创建摘要、发票处理。

Le Chat智能体能够和团队成员共享,推进工作流程。

你可以创建角色扮演对话智能体。比如让智能体模仿单口喜剧演员Ali Wong和Jimmy Yang的风格。

你还可以创建一个只说法语的智能体。你需要为这个智能体设置特定的指令,并使用少量示例学习,确保它理解只用法语进行交流的要求。

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你还可以创建一个只输出Python代码的智能体,并要求它不提供任何解释。这在你需要生成可以轻松复制粘贴的代码片段时非常有用,避免了模型通常提供的额外解释性文本。

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此外,你可以在工作流中利用多个智能体。以下是一个生成数据分析报告的工作流,工作流共包含数据分析规划、代码生成与执行、分析报告总结三步,每一步都有一个单独的智能体。

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数据分析规划:数据分析规划智能体编写一份全面的数据分析计划,概述分析数据所需的步骤。

代码生成与执行:对于分析计划中的每个步骤,Python智能体生成相应的代码。然后,Python智能体执行生成的代码,以执行指定的分析。

分析报告总结:基于已执行代码的结果,总结智能体编写一份分析报告。报告总结了从数据分析中得出的发现和洞察。

参考资料:

https://mistral.ai/news/mistral-chat/

https://mistral.ai/news/pixtral-large/

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快照生成时间:2024-11-20 12:45:01

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信息原文地址:

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