What is Mistral AI?

• La startup française d'intelligence artificielle porte l'IA générative à de nouveaux sommets avec ses LLM commerciaux et open source.
• Avec le soutien d'investisseurs de renom comme Microsoft et Andreessen Horowitz, Mistral a atteint une valorisation de 5 milliards de dollars, se positionnant comme un concurrent redoutable sur le marché de plus en plus saturé de l'IA générative.
• En rendant ses LLM plus accessibles que ceux de certaines des plus grandes entreprises d'IA, Mistral affirme qu'« en formant nos propres modèles, en les publiant publiquement et en facilitant les contributions de la communauté, nous pouvons construire une alternative crédible à l'oligopole émergent de l'IA ».

Qu'est-ce que Mistral AI ?

Mistral AI est une startup française d'intelligence artificielle lancée en 2023. Elle développe des modèles d'IA open source et commerciaux, dont certains atteignent des performances de pointe sur de nombreux benchmarks du secteur. Voir aussi: Ziggo Group nomme ses dirigeants avant l'introduction en Bourse à Amsterdam en 2027.

Avec le soutien d'investisseurs de renom comme Microsoft et Andreessen Horowitz, Mistral est valorisée à 5 milliards de dollars, se positionnant comme un concurrent redoutable sur le marché de plus en plus saturé de l'IA générative. Le meilleur LLM commercial de l'entreprise surpasse ceux développés par des acteurs établis tels que Google et Anthropic sur plusieurs benchmarks du secteur, et rend même le GPT-4 d'OpenAI, souvent considéré comme la référence en matière de performance des modèles d'IA, digne de son prix. Voir aussi: Association ECHOES.

L'entreprise a également créé un ensemble de modèles open source que tout le monde peut utiliser et modifier gratuitement. En rendant ses LLM plus accessibles que ceux de certaines des plus grandes entreprises d'IA, Mistral affirme qu'« en formant nos propres modèles, en les publiant publiquement et en facilitant les contributions de la communauté, nous pouvons construire une alternative crédible à l'oligopole émergent de l'IA ». Voir aussi: Département IT - Athlok.

Que propose Mistral AI ?

Mistral AI propose plusieurs LLM, à la fois commerciaux et open source. Chacun possède son propre ensemble de forces et de capacités uniques. Voir aussi: Alejandro Estua.

Tous les modèles commerciaux de Mistral sont propriétaires et uniquement disponibles via son API. Voir aussi: Alejandro Manzo.

Mistral Large: Le plus avancé des modèles de Mistral AI. Voir aussi: Alejandro Hernandez.

Idéal pour les tâches complexes telles que la génération de texte synthétique et la génération de code. Voir aussi: Alejandro Garza.

Se classe deuxième derrière GPT-4 dans plusieurs benchmarks du secteur. Voir aussi: Alejandro Guerrero.

Possède une fenêtre de contexte maximale de 32 000 tokens.

Maîtrise nativement l'anglais, le français, l'espagnol, l'allemand et l'italien, ainsi que le code.

Mistral Small: Axé sur un raisonnement efficace pour les charges de travail à faible latence.

Idéal pour les tâches simples pouvant être effectuées en masse, comme la génération de texte et la classification de texte.

Possède une fenêtre de contexte maximale de 32 000 tokens.

Maîtrise nativement l'anglais, le français, l'espagnol, l'allemand et l'italien, ainsi que le code.

Mistral Embed: Convertit le texte en représentations numériques (également appelées « embeddings ») afin qu'il puisse traiter et analyser les mots d'une manière compréhensible pour un ordinateur.

Idéal pour des tâches telles que l'analyse des sentiments et la classification de texte.

Actuellement disponible uniquement en anglais.

Tous les modèles open source de Mistral sont disponibles gratuitement sous licence Apache 2.0, une licence entièrement permissive qui permet à quiconque de les utiliser n'importe où, sans restriction.

Mistral 7B: Conçu pour une personnalisation facile et un déploiement rapide.

Peut traiter de gros volumes de données plus rapidement et avec un coût de calcul minimal.

Entraîné sur un ensemble de données d'environ 7 milliards de paramètres, mais il surpasse Llama 2 (13 milliards de paramètres) et rivalise avec des modèles jusqu'à 30 milliards de paramètres.

Possède une fenêtre de contexte maximale de 32 000 tokens.

Peut être utilisé en anglais et en code.

Mixtral 8x7B: Conçu pour bien fonctionner avec un effort de calcul minimal.

Utilise une architecture de mélange d'experts; n'utilise qu'environ 12 milliards de ses 45 milliards de paramètres potentiels pour l'inférence.

Surpasse à la fois Llama 2 (70 milliards de paramètres) et GPT-3.5 (175 milliards de paramètres) sur la plupart des benchmarks.

Possède une fenêtre de contexte maximale de 32 000 tokens.

Maîtrise nativement l'anglais, le français, l'espagnol, l'allemand et l'italien, ainsi que le code.

Mixtral 8x22B: Le plus avancé des modèles open source de Mistral AI

Idéal pour des tâches telles que le résumé de grands documents ou la génération de grandes quantités de texte.

Une version plus grande de Mixtral 8x7B; n'utilise qu'environ 39 milliards de ses 141 milliards de paramètres potentiels pour l'inférence.

Surpasse Llama 2 70B et Command R et R+ de Cohere en termes de rapport coût-performance.

Possède une fenêtre de contexte maximale de 64 000 tokens.

Maîtrise nativement l'anglais, le français, l'espagnol, l'allemand et l'italien, ainsi que le code.

Le Chat: En plus de ses LLM, Mistral AI propose Le Chat, un chatbot IA qui peut générer du contenu et dialoguer avec les utilisateurs — similaire à des plateformes comme ChatGPT, Gemini et Claude. Mistral AI permet également aux utilisateurs de choisir lequel de ses modèles ils souhaitent utiliser en arrière-plan — Mistral Large pour un meilleur raisonnement, Mistral Small pour la vitesse et le rapport coût-efficacité ou Mistral Next, un modèle prototype conçu pour fournir des réponses brèves et concises.

Le Chat n'a pas d'accès en temps réel à Internet, cependant, ses réponses peuvent donc ne pas toujours être à jour. Et comme tout outil d'IA générative, il peut produire des réponses biaisées et se tromper. Mais Mistral affirme travailler pour rendre ses modèles aussi « utiles et aussi peu orientés que possible ».

À lire aussi: Comment créer un grand modèle de langage (LLM) ?

À quoi sert Mistral AI ?

Tous les LLM de Mistral AI sont des modèles de base, ce qui signifie qu'ils peuvent être affinés et utilisés pour une large gamme de tâches de traitement du langage naturel, telles que:

Chatbots: Permettent aux chatbots de comprendre les requêtes en langage naturel des utilisateurs et de répondre de manière plus précise et humaine.

Résumé de texte: Extraient l'essence des articles et des documents et résument leurs points clés dans un aperçu concis.

Création de contenu: Génèrent du texte en langage naturel, y compris des e-mails, des textes pour les réseaux sociaux, des nouvelles, des lettres de motivation, et plus encore.

Classification de texte: Catégorisent le texte en différentes catégories, comme le marquage des e-mails comme spam ou non-spam en fonction du contenu.

Complétion de code: Génèrent des extraits de code, optimisent le code existant et suggèrent des corrections de bugs pour accélérer le processus de développement.

Comment utiliser les modèles Mistral AI ?

Tous les modèles de Mistral AI sont disponibles sur son site Web. Ils sont également disponibles sur des plateformes telles qu'Amazon Bedrock, Databricks, Snowflake Cortex et Azure AI.

Pour utiliser ces modèles directement sur le site Web de Mistral AI, visitez La Plateforme, sa plateforme de développement et de déploiement d'IA. De là, vous pouvez configurer des garde-fous et affiner les modèles selon vos spécifications avant de les intégrer dans vos propres applications et projets. La gamme de prix dépend du modèle que vous utilisez. Par exemple, le Mistral 7B coûte 0,25 $ par million de tokens d'entrée, tandis que le Mistral Large coûte 24 $ par million de tokens de sortie.

Vous pouvez également interagir avec les grands et petits modèles de Mistral via Le Chat, le chatbot IA gratuit de l'entreprise. Tous les modèles de Mistral AI sont disponibles sur son site Web. Ils sont également disponibles sur des plateformes telles qu'Amazon Bedrock, Databricks, Snowflake Cortex et Azure AI.