MistralAI发布辣

写在前面

刚才， Mistral AI 发布辣 Au Large 模型，和他们的 ChatBot 产品 Le Chat

网址在这：https://chat.mistral.ai/chat

吓得我赶紧去试一下（大家也可以去试试）

看看王婆卖瓜，瞧瞧他们自己怎么说

Mistral Large 在行业内公认的基准测试中表现出色，仅次于 GPT-4，成为通过 API 提供的全球第二顶尖模型（详见下方基准测试部分）。

在大规模多任务语言理解测量（MMLU）基准上，GPT-4、Mistral Large（预训练）、Claude 2、Gemini Pro 1.0、GPT 3.5 以及 LLaMA 2 70B 的性能对比。

还是有自己的特色的

流畅掌握英语、法语、西班牙语、德语和意大利语 ，并深刻理解这些语言的语法及文化背景。

32K 令牌的上下文窗口 能够精准地从大型文档中检索信息。

精确的指令执行能力 ，让开发者能够根据需求设计内容审核策略——该功能已应用于 le Chat 的系统级内容审核。

天生支持函数调用 ，加之在 la Plateforme 实施的输出限制模式，大大促进了应用开发和技术栈的现代化。

Mistral AI 与 Microsoft 合作，通过 Azure 提供模型 Mistral AI 致力于推动前沿人工智能技术的广泛应用。因此，Mistral AI 宣布将其开放和商业模型引入 Azure，标志着与 Microsoft 合作的重要一步。

Mistral Large 可以这么调用

La Plateforme ：Mistral AI 在欧洲基础设施上安全托管的接入点，使开发者能够利用广泛模型范围创建应用和服务。

Azure ：在 Azure AI Studio 和 Azure 机器学习上，提供与 API 同样流畅的用户体验。Beta 客户已取得显著成功。

自我部署 ：模型可部署于客户自己的环境中，适用于最敏感用例，并提供模型权重访问；详细案例请参阅相关信息，并联系 Mistral AI 团队了解更多。

这里是性能比较

在广泛认可的常识、推理和知识基准测试上，市场上其他顶尖大型语言模型的性能对比。

在不同语言的 HellaSwag、Arc Challenge 和 MMLU 基准测试中，Mistral Large、Mixtral 8x7B 以及 LLaMA 2 70B 的性能。

市场上其他领先的大型语言模型在流行的编程和数学基准测试上的表现

One More Thing

除了 Mistral Large，Mistral AI 还推出了一个针对低延迟和成本优化的新模型——Mistral Small。它在性能上超越了 Mixtral 8x7B，同时具有更低的延迟，为客户提供了一个介于开放权重产品和旗舰模型之间的优质选择。