以下是Mistral Large 2在多语言MMLU基准测试中的表现结果，并与之前的Mistral Large、Llama 3.1模型以及Cohere的Command R+进行了比较：在下图的8种语言上，Mistral Large 2的性能可以媲美Llama 3.1 405。但值得注意的是，所有模型似乎都在中文MMLU上取得了最低分。工具使用与函数调用 Mistral Large 2具备了更强...
Llama 3.1 405B 在第二步就开始错了,即“Base64字符到ASCII的映射”,那之后的结果肯定也全都是错的。 在解码过程中,每个 Base64 字符应该映射到一个特定的6位二进制值。如果解码时字符到二进制的映射错误,解码出来的结果自然也会错误。 不过有趣的是,Llama 3.1 405B 它更有“人味儿”了,每次回答都会有一些...
在用于代码生成的HumanEval和HumanEval Plus基准测试中,它的表现优于Claude 3.5 Sonnet和Llama 3.1,仅次于GPT-4o。 代码生成基准测试 在MultiPL-E基准上,Mistral Large 2的平均生成准确率领先Llama 3.1将近1个百分点,而且可以媲美GPT-4o。 纵向比较也可以看出,Codestral系列的经验对Mistral Large 2有不少助益。仅仅...
虽然主要选手是 Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B 和 GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我...
同样从ollama上下载模型,用96GB内存还是可以顺利运行起来的。 虽然3 token/s的生成速度慢了点,但比起用20个小时等模型响应,已经是质的飞跃了。 用前段时间击穿GPT-4o的「9.11 vs. 9.9」问题测试Large 2,没想到它竟然答对了。 值得一提的是,Mistral Large首代发布还不到半年(2024年2月),但并没有开源,用户...
虽然主要选手是Llama 3.1 405B和Mistral Large2,但我们也加入了Qwen2-72B和GPT-4o,一个是国内的头部开源项目,另一个则是闭源代表,看看他们是否真的能够像处理普通语言那样,轻松应对这些“编码挑战”,我们拭目以待! 游戏规则: 我们将使用 Base64 编码的字符串进行多语言测试,包括中文和英文。通过这次测试,我们可...
准备好对 Mistral 7B 感到惊讶吧,这是一种非同寻常的语言模型。尽管其尺寸紧凑,拥有 73 亿个参数,但它超越了 Meta 的 Llama 2 13B 等较大模型,为效率和性能树立了新标准(或者至少 Mistral7b 官方新闻稿中如此声称)。 释放Mistral 7B 的力量:改变游戏规则的语言模型 ...
本文将比较Mistral 7B vsLlama 27B and Mixtral 8x7B vs Llama 2 70B 为了提高性能,大型语言模型(llm)通常会通过增加模型大小的方法来实现这个目标,但是模型大小的增加也增加了计算成本和推理延迟,增加了在实际场景中部署和使用llm的障碍。 Mistral AI是一家总部位于巴黎的欧洲公司,一直在研究如何提高模型性能,同时...
近日,一个新的里程碑被设立:Mistral AI发布了其最新模型Mistral 7B,它在众多基准测试中全面超越了Llama 2 13B模型,标志着AI技术的一个重大进步。 Mistral 7B vs Llama 2 13BMistral 7B的发布,不仅是一次技术上的突破,更是AI领域里程碑的一次重要更新。在详细对比中,Mistral 7B在所有基准测试中均优于Llama 2 ...
【新智元导读】紧跟着Meta的重磅发布,Mistral Large 2也带着权重一起上新了,而且参数量仅为Llama 3.1 405B的三分之一。不仅在编码、数学和多语言等专业领域可与SOTA模型直接竞争,还支持单节点部署。 昨天正式发布的Llama 3.1模型,让AI社区着实为之兴奋。