4 formas de probar el nuevo modelo de Mistral AI


En un salto significativo en el desarrollo de modelos de lenguaje grande (LLM), Mistral AI anunció el lanzamiento de su modelo más nuevo, Mixtral-8x7B.

¿Qué es Mixtral-8x7B?

Mixtral-8x7B de Mistral AI es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) diseñado para mejorar la forma en que las máquinas entienden y generan texto.

Imagínelo como un equipo de expertos especializados, cada uno de ellos con habilidades en un área diferente, que trabajan juntos para manipular diversos tipos de información y tareas.

Un informe publicado en junio supuestamente arrojó luz sobre las complejidades del GPT-4 de OpenAI, destacando que emplea un enfoque similar al MoE, utilizando 16 expertos, cada uno con alrededor de 111 mil millones de parámetros, y enruta dos expertos por camino directo para optimizar costos.

Este enfoque permite que el modelo administre datos diversos y complejos de manera eficiente, lo que lo hace útil para crear contenido, entablar conversaciones o traducir idiomas.

Métricas de rendimiento del Mixtral-8x7B

El nuevo modelo de Mistral AI, Mixtral-8x7B, representa un importante camino adelante con respecto a su modelo anterior, Mistral-7B-v0.1.

Está diseñado para comprender mejor y crear texto, una característica clave para cualquiera que desee utilizar la IA para tareas de escritura o comunicación.

Esta última incorporación a la familia Mistral promete revolucionar el panorama de la IA con sus métricas de rendimiento mejoradas, como compartido por OpenCompass.

Mixtral-8x7B: 4 formas de probar el nuevo modelo de Mistral AI

Lo que hace que Mixtral-8x7B se destaque no es solo su mejora con respecto a la versión anterior de Mistral AI, sino la forma en que se compara con modelos como Llama2-70B y Qwen-72B.

Métricas de rendimiento de mixtral-8x7b en comparación con los modelos de IA de código abierto de Llama 2

Es como tener un asistente que puede comprender ideas complejas y expresarlas con claridad.

Una de las fortalezas clave del Mixtral-8x7B es su capacidad para manipular tareas especializadas.

Por ejemplo, tuvo un desempeño excepcionalmente bueno en pruebas específicas diseñadas para evaluar modelos de IA, lo que indica que es bueno en la comprensión y generación de textos generales y sobresale en áreas más específicas.

Esto la convierte en una herramienta valiosa para los profesionales del marketing y los expertos en SEO que necesitan una IA que pueda adaptarse a diferentes contenidos y requisitos técnicos.

La capacidad del Mixtral-8x7B para tocar problemas matemáticos y de codificación complejos también sugiere que puede ser un aliado útil para quienes trabajan en aspectos más técnicos de SEO, donde comprender y dar con desafíos algorítmicos son cruciales.

Este nuevo modelo podría convertirse en un asociado versátil e inteligente para una amplia gama de necesidades estratégicas y de contenido digital.

Cómo probar Mixtral-8x7B: 4 demostraciones

Puede experimentar con el nuevo modelo de Mistral AI, Mixtral-8x7B, para ver cómo responde a las consultas y cómo se desempeña en comparación con otros modelos de código abierto y OpenAI. GPT-4.

Tenga en cuenta que, como todo el contenido de IA generativa, las plataformas que ejecutan este nuevo modelo pueden producir información inexacta o resultados no deseados.

Los comentarios de los usuarios sobre nuevos modelos como este ayudarán a empresas como Mistral AI a mejorar versiones y modelos futuros.

1. Zona de juegos de Perplexity Labs

En perplejidad laboratoriospuedes probar Mixtral-8x7B junto con Meta AI Llama 2, Mistral-7by el nuevo de Perplexity LLM en línea.

En este ejemplo, pregunto sobre el modelo en sí y observo que se agregan nuevas instrucciones después de la respuesta inicial para ampliar el contenido generado sobre mi consulta.

Mixtral-8x7b parque infantil de laboratorios de perplejidadCaptura de pantalla de Perplexity, diciembre de 2023

Si bien la respuesta parece correcta, comienza a repetirse.

errores mixtral-8x7bCaptura de pantalla de Perplexity Labs, diciembre de 2023

El modelo proporcionó una respuesta de más de 600 palabras a la pregunta «¿Qué es SEO?»

Nuevamente, aparecen instrucciones adicionales como «encabezados» para aparentemente garantizar una respuesta completa.

(*4*)Captura de pantalla de Perplexity Labs, diciembre de 2023

2. Poe

Poe aloja bots para LLM populares, incluidos GPT-4 de OpenAI y DALL·E 3Llama 2 y Code Llama de Meta AI, PaLM 2 de Google, Claude-instant y Claude 2 de Anthropic y StableDiffusionXL.

Estos bots cubren un amplio espectro de capacidades, incluida la generación de texto, imágenes y código.

El Chat Mixtral-8x7B bot es operado por Fireworks AI.

robot poe para base de fuego mixtral-8x7bCaptura de pantalla de Poe, diciembre de 2023

Vale la pena señalar que los fuegos artificiales página especifica que es una “implementación no oficial” que fue ajustada para el chat.

Cuando se le preguntó cuáles son los mejores vínculos de retroceso para SEO, proporcionó una respuesta válida.

mixtral-8x7b poe mejor respuesta de backlinksCaptura de pantalla de Poe, diciembre de 2023

Compara esto con el respuesta ofrecido por Google Bard.

Mixtral-8x7B: 4 formas de probar el nuevo modelo de Mistral AI

Mixtral-8x7B: 4 formas de probar el nuevo modelo de Mistral AICaptura de pantalla de Google Bard, diciembre de 2023

3. Vercel

Vercel ofrece una manifestación de Mixtral-8x7B que permite a los usuarios comparar respuestas de modelos populares Anthropic, Cohere, Meta AI y OpenAI.

demostración de vercel mixtral-8x7b comparar gpt-4Captura de pantalla de Vercel, diciembre de 2023

Ofrece una perspectiva interesante sobre cómo cada modelo interpreta y responde a las preguntas de los usuarios.

mixtral-8x7b vs cohere sobre los mejores recursos para aprender SEOCaptura de pantalla de Vercel, diciembre de 2023

Como muchos LLM, ocasionalmente tiene alucinaciones.

alucinaciones mixtral-8x7bCaptura de pantalla de Vercel, diciembre de 2023

4. Replicar

El mixtral-8x7b-32 manifestación en Replicar se basa en este código fuente. También se señala en el archivo README que «la inferencia es bastante ineficiente».

Mixtral-8x7B: 4 formas de probar el nuevo modelo de Mistral AICaptura de pantalla de Replicate, diciembre de 2023

En el ejemplo anterior, Mixtral-8x7B se describe a sí mismo como un juego.

Conclusión

La última versión de Mistral AI establece un nuevo punto de referencia en el campo de la IA, ofreciendo rendimiento y versatilidad mejorados. Pero como muchos LLM, puede proporcionar respuestas imprecisas e inesperadas.

A medida que la IA continúa evolucionando, modelos como el Mixtral-8x7B podrían convertirse en parte integral de la configuración de herramientas avanzadas de IA para marketing y negocios.


Imagen de portada: T. Schneider/Shutterstock





Consultar el artículo en la publicación original

4 formas de probar el nuevo modelo de Mistral AI
A %d blogueros les gusta esto: