法國開發商 米斯特拉爾人工智能 它推出了一套新的語言模型，旨在為更多人帶來尖端的人工智能功能，無論他們身在何處，無論他們的互聯網訪問有多可靠，也無論他們說什麼語言。
該公司週二宣布了一種名為 Mistral Large 3 的新大型語言模型，旨在用於大規模通用用途。想想 ChatGPT 或 Gemini。其他型號有各種尺寸和功能，並且設計用於相同設備。這些較小的模型可以在筆記本電腦、智能手機、汽車或機器人上運行，並且可以進行調整以執行特定任務。
所有模型都是開源和開放權重的，這意味著使用它們的開發人員可以看到它們的工作原理並對其進行修改以滿足自己的需求。人工智能公司 Mistral 聯合創始人兼首席科學家紀堯姆·蘭佩爾 (Guillaume Lampel) 在接受采訪時表示：“我們堅信，這將使人工智能更容易為每個人所用，並從根本上將人工智能交到他們手中。”
Mistral AI 由前 Google DeepMind 和 Meta 研究人員創立，在美國的知名度不如 OpenAI 和 Anthropic 等競爭對手，但在歐洲更為人所知。除了可供研究人員和公司使用的模板外，它還提供了一個名為 Le Chat 的聊天機器人，可以使用 通過瀏覽器 或者在應用程序商店中。
AI 模型被設計為多語言的
Lampel 表示，該公司的新模型集的目標是提供開源且可訪問的尖端人工智能功能。部分原因與語言有關。美國最流行的人工智能模型主要設計用於英語，以及比較模型功能的基準測試工具。蘭佩爾說，儘管這些模型能夠以其他語言工作並進行翻譯，但在英語以外的語言中使用時，它們可能不如標準建議的那麼好。
看這個： 人工智能會導致賭博成癮嗎？人工智能推動的瀏覽器大戰以及 ZDNET 的 Jason Hainer 的工作未來 |當今技術
Mistral AI 希望其新模型能夠更好地適應所有語言的使用者，因此它增加了非英語訓練數據量與英語數據的比例。 “我認為人們通常不會對多語言能力施加太大壓力，因為如果這樣做，與每個人都看到的共同標準相比，表現也會有所下降，”蘭佩爾說。 “因此，如果你希望你的模型真正在通用基准上表現出色，你就必須犧牲多語言（性能）。相反，如果你希望你的模型在多語言方面真正表現出色，那麼基本上你必須犧牲通用基準。”
多種尺寸適合多種用途
除了總共有 6750 億個參數的通用 Large Mistral 3 模型之外，還有三個較小的模型，稱為 Ministral 3，分別有 30 億、80 億和 140 億個參數，每個模型都有 3 個變體，總共 9 個。 （參數是告訴模型如何處理其輸入數據的權重或函數。較大的模型更好、能力更強，但它們也需要更多的計算能力並且運行速度更慢。）
這三種類型的較小模型按以下方式劃分：可以由用戶修改和調整的基本模型，經過 Mistral 微調以實現良好性能的模型，以及為推理而設計的模型，該模型花費更多時間重複和處理查詢以獲得更好的答案。
閱讀更多： AI 基礎知識：我們的專家介紹了讓 AGI 為您服務的 29 種方法
Lampl 表示，較小的模型尤其重要，因為許多人工智能用戶想要一種能夠很好、高效地完成一兩項任務的模型，而不是大型、昂貴的通用模型。開發人員可以為這些特定的工作定制這些模型，任何個人或公司都可以將它們託管在自己的服務器上，從而節省在某個數據中心運行它們的成本。
較小的模型也可以在特定硬件上運行。小型設備可以在智能手機上運行，稍大的設備可以在筆記本電腦上運行。這具有隱私和安全優勢（您的數據永遠不會離開您的設備）以及節省成本和能源。
在設備本身上運行的小模型也不需要訪問互聯網即可工作，當您考慮在機器人和汽車等設備中使用人工智能時，這一點至關重要，而在這些設備中，依靠可靠的 Wi-Fi 才能正常工作的情況並非如此。
