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最好的7B模型易主,免費開源可商用,來自“歐洲的OpenAI”

羊駝都不香了

夢晨 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

一個神秘磁力鏈接,成了開源大模型社區的新寵。

里面是來自法國的開源大模型Mistral-7B,大家試用下來,覺得Llama 2都不香了

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有開發者建議,代碼之外的數據微調,34B以下規模先試試它就對了。

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也有公司開始把它用在簡歷自動解析和評估業務上。

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想基于Mistral創業的更是大有人在。

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發布不到2周,配套生態也迅速發展起來,如何在單卡上微調的教程有了。

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各種基礎設施和工具鏈也添加了對Mistral-7B的支持。

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專用于代碼補全的微調版本也有人搞出來了。

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甚至有人基于它微調了一個神秘學玄學大模型,也很受歡迎。

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與Meta剛剛發布Llama的時候,迅速出現各種其他駝和神獸,發展成大模型動物園的場景太像了。

Mistral這個單詞在法語里代表冬季的一種強風。

羊駝們,準備好過冬了嗎?

Mistral為什么火了?

先上總結,綜合官方公告和社區反饋,主要有5個方面:

性能更強,硬件需求更少,有2023年的知識,安全對齊沒那么離譜,開源協議更寬松,

目前最好的7B模型

根據官方發布公告,Mistral 7B在所有嘗試過的評測基準中超過Llama 2 13B。

并在代碼、數學和推理評測中超過Llama 1 34B。

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另外代碼任務上的表現接近專門的CodeLlama 7B,同時保留了自然語言能力。

上下文窗口也達到了8k。

更詳細的測評數據如下。

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筆記本輕松跑

以小勝大,意味著取得相似的效果硬件需求更少。

官方也特別說明用了各種優化手段,FlashAttention,Grouped-Query Attention,Sliding Window Attention一起上。

現在已經看到很多開發者曬自己在蘋果筆記本跑起來的經驗。

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量化后只需要6G顯存。

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訓練數據更新

官方沒有具體說明訓練數據截止日期。

但經網友測試,2023年3月OpenAI發布GPT-4的事它也知道。

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相比之下Llama 2的預訓練數據截止到2022年9月,只有部分微調數據最多到2023年6月。

實用性更強

Llama 2的安全對齊措施非常充分嚴格,甚至損失了一部分實用性。

比如拒絕回答如何“殺死”一個Linux線程,只能說過于禮貌也是一種不禮貌了。

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還有創業者根據自己經歷總結了3點是Mistral-7B能做但Llama 2做不好的。

他做的是檢索復雜SQL語句,對比測試發現Llama 2 13B有幾個缺點:

  • 即使提供少樣本示例,也會在結構化輸出中插入評論
  • 會在時間字段上出錯
  • 在數據結構定義DDL中如果有多個表,總是漏掉至少一個表

而Mistral-7B具體效果還在測試中,至少這些問題都不存在。

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另外Mistral-7B還非常適合用來微調,官方也出了經過指令微調的聊天版本作為補充。

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開源協議更寬松

Mistral基于非常寬松的Apache2.0協議開源,免費,允許商業使用、修改和分發。

相比之下Meta為Llama 2準備的協議,甚至被開源界批評為嚴格來講不算真正的開源。

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比如有附加商業條款,月活超過7億的產品或服務需要單獨申請許可,這條主要針對大公司。

針對個人和小公司的也有不能使用Llama生成的結果來改進其他模型等。

歐洲的OpenAI

Mistral AI成立于今年5月,總部法國巴黎,3位創始人是DeepMind和Meta前員工,

外界將這家公司看成是歐洲的OpenAI。

當初剛成立4周還沒有產品時,就靠6個員工7頁PPT拿到超過1億美元融資,當時還引起一番爭議,被當成是AI泡沫的代表。

Mistral AI最初計劃在2024年發布首個大模型,沒想到剛到9月底就已拿出成果,團隊也擴大了不少。

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三位聯合創始人中,CEO?Arthur Mensch此前在DeepMind巴黎工作。

CTO?Timothée Lacroix和首席科學家Guillaume Lample則在Meta共同參與過Llama系列的研發,Lample是通訊作者之一。

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事實上Llama初始團隊中已有過半離職,其中Marie-Anne Lachaux后來也加入了Mistral AI。

有點子當年OpenAI部分員工出走成立Anthropic的意思了,歷史總是驚人的相似。

Mistral AI接下來也會繼續推出規模更大的模型,增強推理能力以及多語言能力。

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如果你對Mistral-7B感興趣,可以在Perplexity或HuggingChat試玩。

labs.perplexity.ai

https://huggingface.co/chat

還有一個與Llama 2同臺競技的小游戲可玩。

https://llmboxing.com

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下載模型也可以去Hugging Face。

https://huggingface.co/mistralai

參考鏈接:
[1]https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b
[2]https://predibase.com/blog/fine-tuning-mistral-7b-on-a-single-gpu-with-ludwig
[3]https://x.com/hrishioa/status/1710702855491879027
[4]https://twitter.com/Teknium1/status/1710505270043189523

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