Mistral 7Bは他のモデルとどのように比較されますか？

Mistral 7Bは、すべての指標でLlama 2 13Bを大幅に上回り、Llama 34Bと同等の性能を持っています。コードタスクにおいてCodeLlama 7Bの性能に近づきながら、英語のタスクでも非常に高い能力を維持しています。

Mistral 7Bの主な特徴は何ですか？

Mistral 7Bは、より高速な推論のためにグループ化クエリアテンション（GQA）を使用し、長いシーケンスを効率的に処理するためにスライディングウィンドウアテンション（SWA）を使用しています。トークンコンテキストの長さは4,096で、自然なコーディング能力を持っています。

Mistral 7Bをどのようにデプロイできますか？

Mistral 7Bは、SkyPilotのようなツールを使用してデプロイすることができ、さまざまなクラウドプロバイダーで実行できます。また、OpenAI互換のAPIを使用してvLLMサーバーでデプロイすることも可能です。

Mistral 7Bのファインチューニングされたバージョンは利用可能ですか？

はい、Zephyr 7B、OpenHermes-2-Mistral-7B、ANIMA-Phi-Neptune-Mistral-7Bなど、さまざまなタスクや能力に最適化されたMistral 7Bの多くのファインチューニングされたバージョンが利用可能です。

Mistral 7Bはどのライセンスの下でリリースされていますか？

Mistral 7BはApache 2.0ライセンスの下でリリースされており、研究および商業目的の両方で制限なく使用することができます。

Mistral 7B

WebsiteLarge Language Models (LLMs)AI Code Generator

Mistral 7Bは、より大きなモデルを上回りながら、より効率的でカスタマイズ可能な強力な70億パラメータのオープンソース言語モデルです

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概要
分析
公式投稿
代替案

製品情報

更新日:2024年11月12日

Mistral 7Bとは

Mistral 7Bは、2023年9月にMistral AIによってリリースされた73億パラメータの大規模言語モデルです。これは、高い性能と効率を提供するように設計されており、Llama 2 13Bのようなはるかに多くのパラメータを持つモデルを幅広いベンチマークで上回ります。Mistral 7Bはオープンソースであり、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能で、自由に使用およびカスタマイズできます。このモデルは、英語のテキストとコード生成をサポートし、最大32,000トークンの長さのシーケンスを処理できます。

Mistral 7Bの主な機能

Mistral 7Bは73億パラメータの言語モデルで、さまざまなベンチマークでLlama 2 13Bのような大規模モデルを上回ります。長いシーケンスの効率的な処理のためのスライディングウィンドウアテンション、迅速な推論のためのグループクエリアテンション、さまざまなタスクに合わせて微調整可能な柔軟なアーキテクチャを特徴としています。Mistral 7BはApache 2.0ライセンスの下でオープンソースであり、制限のない使用と変更が可能です。

優れたパフォーマンス: すべてのベンチマークでLlama 2 13Bを上回り、パラメータが少ないにもかかわらず多くのタスクでLlama 1 34Bをも上回ります。

スライディングウィンドウアテンション: 4,096トークンのスライディングウィンドウアテンションメカニズムを使用し、長いシーケンスの効率的な処理を線形計算コストで実現します。

グループクエリアテンション: 標準のフルアテンションモデルと比較して、より迅速な推論時間を実現するためのグループクエリアテンションを実装しています。

多用途アーキテクチャ: チャットボット、コード生成、ドメイン特化型アプリケーションなど、さまざまなタスクに簡単に微調整できるように設計されています。

オープンソース: Apache 2.0ライセンスの下でリリースされ、学術目的や商業目的のために自由に使用、変更、再配布が可能です。

Mistral 7Bのユースケース

チャットボットとバーチャルアシスタント: カスタマーサポート、個人アシスタンス、情報検索のための会話型AIエージェントを作成するために微調整できます。

コード生成と分析: 複数のプログラミング言語でコードを理解し生成する能力があり、ソフトウェア開発の支援に役立ちます。

コンテンツ生成: 記事、マーケティングコピー、創造的な文章、その他のテキストコンテンツを生成するために使用できます。

言語翻訳: 適切な微調整を行うことで、異なる言語間の機械翻訳に使用できます。

テキスト要約: 長い文書や記事を簡潔な要約に圧縮でき、研究や情報処理に役立ちます。

メリット

モデルサイズに対して高いパフォーマンス

長いシーケンスの効率的な処理

許可のあるライセンスのオープンソース

多用途で簡単に微調整可能

デメリット

大規模モデルと比較して専門知識領域に制限がある可能性があります

展開と微調整にはかなりの計算リソースが必要です

適切に制約されていない場合、悪用や偏見のある/有害なコンテンツの生成の可能性があります

Mistral 7Bの使い方

必要なライブラリをインストール: 必要なPythonライブラリをインストールします。transformersとtorchを含む: pip install transformers torch

モデルをロード: Hugging Face Transformersライブラリを使用してMistral 7Bモデルをロードします: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1'); tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1')

入力を準備: モデルが完成させるためのプロンプトとして入力テキストを準備します

入力をトークン化: トークナイザーを使用して入力テキストをトークン化します: input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids

出力を生成: モデルからテキスト出力を生成します: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)

出力をデコード: 生成された出力トークンをテキストに戻します: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

ファインチューニング（オプション）: より特定のタスクのために、QLoRAのような技術を使用してカスタムデータセットでモデルをファインチューニングできます

デプロイ（オプション）: 商用利用のために、GPUサポートのあるクラウドインフラストラクチャ上でvLLMやSkyPilotのようなツールを使用してモデルをデプロイします