Обновлены функции пользовательского интерфейса Le Chat, Mistral официально выходит на потребительский рынок, чтобы конкурировать с ChatGPT

Мистраль Вчера вечером одним махом были выпущены два важных обновления: инструмент для общения - Le Chat и мультимодальная модель - Pixtral Large.

Новый Le Chat

Добавлены новые функции: холст, веб-поиск, генерация изображений, понимание изображений, все еще похожие на свою базу API Mistral Сервис остается прежним, оставайтесь бесплатными.

Le Chat Canvas

Новый контент можно генерировать, выбирая части сгенерированного контента и предлагая изменения. Справа находится запись об изменении и маркированная версия, а слева - основной сгенерированный контент.

Веб-поиск Le Chat

Положитесь на поисковую систему Brave, чтобы вывести URL-адреса источников цитирования ответов

Распознавание изображений Le Chat

Содержание изображения и смысл распознавания калибровки, в то время как китайский один распознавания неточны, если длина длиннее китайского, может быть более точное распознавание, но отдельные сложные китайские иероглифы по-прежнему будут выявлять ошибки или выводить значение, похожее на одно слово не то же самое. Это похоже на модель Openai, не стоит ожидать слишком многого.

Следующий пример OCR может быть хорошей иллюстрацией ситуации: картинка указывает только на ошибку распознавания текста, оригинальный текст на рисунке является "индуктором", что говорит о том, что изображение распознает текст или полагается на "угадывание", китайский язык по сравнению с английским слегка угадывается, этого не происходит.

Генерация изображений Le Chat

Выберите Генерация изображения, введите запрос со словами create, draw, generate и т. д., и модель Flux Pro будет автоматически вызвана для генерации изображения.

Проснувшийся агент

Это уже давно выпущенная функция... Многие люди не замечают, что он может выбрать все выпущенные Мистралем модели пользовательских интеллектуальных помощников для разговора, и вы можете набрать в диалоговом окне@ Интеллектуальный помощник Evoke. В большинстве задач крупногабаритная модель Mistral отлично справляется со всеми типами задач.

Представляем новую мультимодальную модель большого размера Pixtral Large.

• Мультимодальная производительность на уровне границы
• Современное состояние MathVista, DocVQA, VQAv2
• Расширяет функциональность Mistral Large 2, не влияя на производительность текста.
• 123B мультимодальный декодер, 1B параметрический визуальный кодер
• Контекстное окно объемом 128 КБ: поддерживает не менее 30 изображений высокого разрешения
• Использование:
  • Попытки ле Чат
  • в нашем API попал в точку pixtral-large-latest
  • доступен по адресу здесь (литературный) загрузка

Сегодня мы выпустили Pixtral Large, мультимодальную модель с открытым весом 124B, построенную на базе Mistral Large 2. Pixtral Large - это вторая модель в нашей мультимодальной серии, демонстрирующая передовые возможности понимания изображений. В частности, модель способна понимать документы, диаграммы и естественные изображения, сохраняя при этом ведущие возможности Mistral Large 2 по пониманию текста.

Модель открыта для исследовательского и образовательного использования в соответствии с лицензией Mistral Research Licence (MRL); для экспериментального, испытательного и производственного использования в коммерческих целях она может быть использована в соответствии с коммерческой лицензией Mistral Commercial Licence.

спектакли

Мы оценили производительность Pixtral Large и модели Frontier на наборе стандартных мультимодальных бенчмарков с помощью инструмента тестирования общего назначения. На MathVista наша модель достигла 69,4%, превзойдя все остальные модели и продемонстрировав способность рассуждать о сложной математике на основе визуальных данных. Чтобы оценить способность модели рассуждать на сложных графиках и документах, мы оценили ее с помощью ChartQA и DocVQA, где Pixtral Large превзошла GPT-4o и Gemini-1.5 Pro.

Наконец, Pixtral Large демонстрирует конкурентоспособность в MM-MT-Bench, опережая Claude-3.5 Sonnet (новинка), Gemini-1.5 Pro и GPT-4o (новинка).MM-MT-Bench - это расширить свои финансовые возможности Оценка, основанная на обзорах и отражающая реальные сценарии применения мультимодальных больших языковых моделей (подробнее см. Технический отчет Pixtral 12B).

качественный пример

Многоязычное распознавание и вывод...

Слово для реплики:

Я купил кофе и сосиски. Сколько я должен заплатить? Плюс 18% за чаевые.

Ответ:

Чтобы рассчитать общую сумму с учетом чаевых 18%, выполните следующие действия:

1. Рассчитайте стоимость кофе и сосисок:
   • 2x Латте Маккиато: 2 * 4,50 CHF = 9,00 CHF
   • 1 x Швайншницель: 22.00 CHF
   • Общая стоимость кофе и сосисок: 9,00 CHF + 22,00 CHF = 31,00 CHF
2. Рассчитайте наконечник для 18%:
   • Чаевые: 31,00 CHF * 0,18 = 5,58 CHF
3. Добавьте чаевые к общей стоимости:
   • Итого к оплате: 31,00 CHF + 5,58 CHF = 36,58 CHF

Таким образом, вы заплатите в общей сложности 36,58 швейцарских франков.

Графическое понимание...

Слово для реплики:

Когда начались проблемы с моделью Dark Dragon?

Ответ:

Потери при обучении модели "dark-dragon-50" начинают демонстрировать значительную нестабильность примерно с 10 000 шагов. В этой точке наблюдается явный пик в значениях потерь, и еще один пик - примерно на 20 000 шагов. Эти пики указывают на то, что процесс обучения модели "Темный дракон-50" начинает испытывать проблемы примерно с 10 000 шагов.

Другие примеры...

Слово для реплики:

Какие компании используют Мистраль ИИ Модель?

Ответ:

На диаграмме показаны компании, использующие модель искусственного интеллекта Mistral AI:

1. BNP Paribas
2. Храбрец
3. Cloudflare
4. CMA CGM (Duffy Shipping Group, Франция)
5. передняя часть

И еще одно...

С выходом Pixtral LargeМистраль большойТакже была обновлена наша современная текстовая модель. Модель была обновлена в нашем API встроенный в pixtral-large-latest Использование также доступно для исследований HuggingFace по лицензии Mistral Research Licence (MRL) или для коммерческого использования по коммерческой лицензии Mistral AI.

Эта новейшая модель является значительным обновлением по сравнению с предыдущей моделью Mistral Large 24.07. В ней реализованы значительные улучшения в понимании длинного контекста, новые системные подсказки и более точные вызовы функций. Модель идеально подходит для RAG и интеллектуальные рабочие процессы, которые можно использовать в сценариях применения на уровне предприятия, таких как поиск и обмен знаниями, семантическое понимание документов, автоматизация задач и повышение качества обслуживания клиентов.

Mistral Large 24.11 скоро появится в продаже у наших партнеров - облачных провайдеров, начиная с Google Cloud и Microsoft Azure, и ожидается, что он будет доступен в течение недели.