周一晚间，Mistral AI 正式发布了「旗舰级」大模型 Mistral Large。与此前的一系列模型不同，这次 Mistral AI 发布的版本性能更强，体量更大，直接对标 OpenAI 的 GPT-4。而新模型的出现，也伴随着公司大方向的一次转型。
团队将 Mistral Large 在常用基准上的性能与顶尖的 LLM 模型进行比较。涵盖推理和知识，多语言能力，数学与代码能力。
这次开源一如既往地「突然」，是在一个叫做 Cerebral Valley 的黑客松活动上公布的。
早上，我收到了 Mistral 发来的邮件，提示我拥有了访问 Le Chat 的权限。
Mistral AI团队自豪地发布了Mistral 7B，这是迄今为止尺寸最小的最强大的语言模型。
Mistral AI 推出最新Mistral Large模型，性能仅次于GPT 4🤔
在大多数基准测试中，Mixtral的表现不仅优于Llama 2 70B，而且推理速度提高了整整6倍！
2024年2月26日，Mistral AI引领技术前沿，推出了革命性的多语言理解模型——Mistral Large。该模型凭借其卓越的文本理解、生成能力及多语言支持，标志着AI领域一个全新的发展里程碑。Mistral Large的推出，不仅在全球范围内引起了广泛关注，而且其在Azure平台的上线，更是成为技术开发者和AI研究人员热议的焦点。本文将深入探讨Mistral Large的核心技术特性、跨语言能力以及其与Microsoft Azure的合作伙伴关系，旨在为广大技术爱好者和专业人士提供宝贵的见解和分析。
Mistral AI 是一家总部位于巴黎的初创公司，由 Meta 和谷歌的研究人员于七个月前创立。目前，该公司已成功筹集 3.85 亿欧元（约合 4.15 亿美元），再次凸显了人们对生成式 AI 的浓厚兴趣。
让众多网友抓心挠肝的开源新模型「miqu」，的确是Mistral训练模型的一个旧的量化版本，是在Llama 2上重新训练的。
87GB的种子，8x7B的MoE架构，看起来就像一款mini版「开源GPT-4」！
其中安德森·霍洛维茨领投约2亿欧元，英伟达、Salesforce计划通过转换债券再投资1.2亿欧元。
里面是来自法国的开源大模型Mistral-7B，大家试用下来，觉得Llama 2都不香了。
法国人工智能独角兽 Mistral 进行对比。上周，他们神秘地在推特上发布了一个 torrent 的磁力链接。事实证明，这个 torrent 是他们新的开源模型。
Mistral AI和NVIDIA联合发布了一种尖端语言模型Mistral NeMo 12B。该模型易于定制和部署，适用于企业应用程序，支持聊天机器人、多语言任务、编码和摘要。
有些情况下，Agent给出的结果并不好，并不是说Agent能力不强，而是一开始下达命令的时候就有问题，例如问题本身就没有答案、问题描述模糊等。那么，如何才能让Agent主动引导用户表达自己的需求来实现满意的结果呢？
人工智能是当今世界最热门的科技领域，也是未来最具影响力的技术之一。在这个领域，中美两国一直处于竞争的前沿，不断推出更先进的人工智能模型和应用，如GPT-4、Llama 3、星火大模型等。然而，近日，一家来自欧洲的人工智能创业公司Mistral，却打破了中美的垄断，发布了一款全新的人工智能模型，其性能甚至直逼GPT-4，AI圈子又要变天了。
Mistral-Medium竟然意外泄露？此前仅能通过API获得，性能直逼GPT-4。
Mistral不仅全面战胜了13B Llama2，在数学、代码和推理方面，34B的Llama1也不是Mistral的对手。
本周一，刚刚完成4.15亿美元融资的法国AI初创公司Mistral，发布了Mixtral 8x7B模型。
在当今科技飞速发展的时代，AI（人工智能）已经成为了一个热门话题，并且在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。从智能手机中的语音助手到自动化的工业生产，AI 的应用似乎无处不在。而我们作为开发人员，应该仔细思考如何在即将到来的AI浪潮中实现自己的价值。**而熟练使用AI工具以及基础接口**将是我们扎实的基础，在AI产品即将百花齐放的未来将为自己占据先机。
MoE架构全称专家混合（Mixture-of-Experts），也就是传闻中GPT-4采用的方案，可以说这是开源大模型离GPT-4最近的一集了。
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架，用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图，并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现，并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。
去年12月，首个磁力链发布后，Mistral AI公开的8x7B的MoE模型收获了不少好评。
他们最近在新一轮融资中刚刚获得了6亿欧元的投资，公司估值已经飙升至58亿欧元，股价在短短6个月时间内增长了两倍。
没有长篇官方博客，没有刻意加速的 Demo，这家公司算是当下大模型领域的「一股清流」。
“人工智能教母”李飞飞创立的公司现估值10亿美元！字节将于明日首次公布视频大模型进展？｜AI日报
一句话概括：Ollama 是一个允许您在计算机上本地运行开源大语言模型（LLM）的工具
「我现在 100% 确信 Miqu 与 Perplexity Labs 上的 Mistral-Medium 是同一个模型。」
首个开源MoE大模型Mixtral 8x7B，已经达到甚至超越了Llama 2 70B和GPT-3.5的水平。
用过 ChatGPT 后再用其他产品，感觉总不如ChatGPT 那么丝滑流畅，未来有没有替代品出现？
随着 ChatGPT 的发布，大模型进入快速发展期，2023 年 2 月 Llama 模型的开源更是为社区注入新的活力，推动相关技术快速进步。全球范围内的大模型开发呈现出井喷式增长。国产大模型诸如 ChatGLM、Baichuan、InternLM、Qwen 和 DeepSeek 等，以其卓越的性能和本土化优势，吸引了广泛的关注和讨论。在国际舞台上，Falcon、Vicuna、Mistral 等模型也同样赢得了全球开发者的青睐，开源模型的创新和潜力不断激发着社区的探索热情。
本文将比较Mistral 7B vs Llama 2 7B and Mixtral 8x7B vs Llama 2 70B
Codestral 被视为迈向赋予每个人代码生成和理解能力的垫脚石，这是在人工智能创建的应用程序代码工具领域长期竞争中的最新一轮攻击。
最近的Huggingface LLM榜单都快被SOLAR这种“嫁接模型”刷烂了，Top 10模型都是10.7B，很明显是SOLAR的魔改版。
而且是“即插即用”，理论上可以适配任意大模型，目前已在Mistral和Llama2上试验成功。
这次，他们发布了首款代码生成模型Codestral，支持80多种编程语言以及32K长上下文窗口。
前段时间，那个爆火整个开源社区的 Mixtral 8x7B MoE 模型论文放出了。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库，结合RAG技术（检索增强生成）来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
gpt-computer-assistant 是一个为 Windows、macOS 和 Ubuntu 提供的 GPT-4o 替代方案。 该项目旨在为用户提供 ChatGPT MacOS 应用程序的替代品，支持在 Windows 和 Linux 系统上运行。 主要功能和优势包括：
本篇文章介绍在window系统下，安装Ollama并且安装gemma（谷歌大模型）、llama2（脸书大模型）、qwen（阿里大模型）等大模型的教程，实现类似免费ChatGPT的web界面
大型语言模型（LLM）往往会追求更长的「上下文窗口」，但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值（catastrophic values）等问题，目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token
法国初创公司Mistral AI最近推出了一个名为Codestral的大型编程语言模型，旨在为开发人员提供强大的代码生成和辅助工具。这个模型支持超过80种编程语言，包括Python、Java、C++、JavaScript，以及1957年问世的Fortran等。
对标 OpenAI 的法国 AI 独角兽 Mistral AI 有了新动作：首个代码大模型 Codestral 诞生了。
前段时间，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区，其架构与 GPT-4 非常相似，很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。
权重地址：https://huggingface.co/mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1
1 月 16 日，InfoQ 获悉，经过了半个月的部分客户的内测和反馈，MiniMax 全量发布大语言模型 abab6，该模型为国内首个 MoE（Mixture-of-Experts）大语言模型。
在 AI 赛道中，与动辄上千亿参数的模型相比，最近，小模型开始受到大家的青睐。比如法国 AI 初创公司发布的 Mistral-7B 模型，其在每个基准测试中，都优于 Llama 2 13B，并且在代码、数学和推理方面也优于 LLaMA 1 34B。
内存是否不足以支持长时间聊天内容的#LLM应用？NVIDIA工程师Song Han 开发了StreamingLLM，集成了TensorRT LLM v0.8。让我们看看StreamingLLM在中的应用吧！
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