Mistral Large 目前已经能在 Mistral AI 自有平台 La Plateforme 和微软 Azure 上使用。除了 Mistral Large 之外，Mistral AI 还发布了新模型 Mistral Small，针对延迟和成本进行了优化。Mistral Small 的性能优于 Mixtral 8x7B，并且推理延迟得到了降低，提供了一种开放权重模型和旗舰模型之间的中间方案。但模型的定...
Mistral Large 目前已经能在 Mistral AI 自有平台 La Plateforme 和微软 Azure 上使用。除了 Mistral Large 之外,Mistral AI 还发布了新模型 Mistral Small,针对延迟和成本进行了优化。Mistral Small 的性能优于 Mixtral 8x7B,并且推理延迟得到了降低,提供了一种开放权重模型和旗舰模型之间的中间方案。 但模型的定价...
Mistral 官方表示,Mistral Small 与 Mixtral 8x7B 相比,延迟更低。 Mistral 官方还给到了不同模型使用建议: 1. 对于可以批量处理的简单任务,如分类、客户支持或文本生成,Mistral Small模型能够提供有效支持。 2. 对于需要一定推理能力的中等难度任务,比如数据提取、文档摘要、撰写邮件、职位描述或产品介绍,Mistral Medi...
顺便提一句，和Claude 3以及Gemini 1.5一样，Mistral这个闭源版本推出时也分中杯(Mistral Small)，大杯...
除了Mistral Large,Mistral AI 还推出了专为低延迟工作负载设计的优化模型 Mistral Small。相较于 Mistral 的 8x7B 模型,Mistral Small在保持更低延迟的同时实现了性能超越,为用户提供了介于 Mistral 开源权重版本与旗舰级模型之间的高效解决方案。 为了更好地服务开发者,Mistral AI 对其云端服务端点进行了整合优化,不...
mistral-large-latest (points to mistral-large-2407) mistral-large-2402 mistral-large-2407 mistral-small-latest (points to mistral-small-2402) mistral-small-2402 open-mistral-nemo (points to open-mistral-nemo-2407) open-mistral-nemo-2407
Mistral Large和Mistral Small有資格透過 Microsoft Azure Marketplace 部署為隨用隨付服務,並由 Mistral AI 提供。 Mistral AI 可以變更或更新這些模型的使用規定和價格。 必要條件 具有有效付款方式的 Azure 訂用帳戶。 免費版或試用版 Azure 訂用帳戶將無法運作。 如果您沒有 Azure 訂用帳戶,請建立付費 Azure 帳...
2. Mistral-small:Mistral 8x7B Instruct v0.1,性能匹敌甚至超越GPT-3.5,支持多语言。 3. Mistral-medium:在所有指标上超越GPT-3.5的表现,同样支持多语言。 所有端点的上下文大小都是32K! 此外,还宣布了Mistral-embed,这是一个具有1024嵌入维度的嵌入模型,在MTEB上达到了55.26的得分。 更多详情请访问:[Mistral...
model.env["MAX_CONCURRENT_REQUESTS"]="4" Here, we show how model performance might differ for your typical endpoint workload. In the following tables, you can observe that small-sized queries (128 input words and 128 output tokens) are quite performant under a...
use_gradient_checkpointing = "unsloth", # True or "unsloth" for very long context random_state = 3407, max_seq_length = max_seq_length, ) dpo_trainer = DPOTrainer( model = model, ref_model = None, args = TrainingArguments( per_device_train_batch_size = 4, gradient_accumulation_step...