- 24 июля Mistral представила свою флагманскую модель ИИ Large 2, позиционируя её как грозного конкурента передовым моделям OpenAI и Meta.
- Выход Large 2 от Mistral знаменует важный этап в быстро меняющемся ландшафте ИИ, подчёркивая несколько критических аспектов нынешнего развития и конкуренции в этой области.
НАШЕ МНЕНИЕ
Large 2 от Mistral совершает эффектный выход, бросая вызов гигантам Meta и OpenAI. Однако размер — не главное. При 123 миллиардах параметров против 405 миллиардов у Llama интригует именно точность Large 2, а не грубая сила. Впрочем, проприетарный характер и дорогие лицензии могут отпугнуть некоторых. К тому же отсутствие мультимодальных возможностей означает, что OpenAI сохраняет преимущество в интеграции изображений и текста. Стремительный взлёт Mistral в сочетании с окном в 128 000 токенов демонстрирует стратегический подход: движение вперёд по одному «промпту размером с книгу» за раз.
— Miurio Huang, журналист BTW
Чтопроизошло
Mistral AIпредставила свою флагманскую модель ИИ Large 2 24 июля, позиционируя её как грозного конкурента передовым моделям OpenAI и Meta. Анонс состоялся через день после того, как Meta показала свою продвинутую модель Llama 3.1 405B. Mistral утверждает, что Large 2 отличается высокими результатами в таких областях, как генерация кода, математика и рассуждение, не уступая соперникам или превосходя их по производительности.
Large 2 насчитывает 123 миллиарда параметров — заметно меньше, чем у Llama 3.1 405B, однако, по заявлениям, превосходит модель Meta по ряду бенчмарков. Одной из главных целей при обучении Large 2 было сокращение галлюцинаций: модель спроектирована так, чтобы распознавать нехватку знаний, а не выдумывать правдоподобную информацию.
Парижский ИИ-стартап Mistral недавно привлёк 640 миллионов долларов в ходе раунда серии B, который возглавил General Catalyst, достигнув оценки в 6 миллиардов долларов. Будучи относительно новым игроком в индустрии ИИ, Mistral быстро вышла в число лидеров, регулярно выпуская высокопроизводительные модели.
Однако важно отметить: модели Mistral, как и многие другие, не являются открытыми в традиционном смысле. Коммерческое использование Large 2 требует платной лицензии, а внедрение столь крупной модели — значительной экспертизы и инфраструктуры. Кроме того, Large 2, как и Llama 3.1 от Meta, не обладает мультимодальными возможностями — функцией, в которой сейчас доминирует OpenAI и которая позволяет ИИ обрабатывать изображения и текст одновременно.
Large 2 поддерживает окно в 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать большой объём данных за один запрос — примерно эквивалент книги на 300 страниц. Модель также предлагает улучшенную многоязычную поддержку: английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, арабский, хинди, русский, китайский, японский и корейский, а также 80 языков программирования. Примечательно, что Mistral утверждает: Large 2 даёт более краткие ответы, чем другие модели ИИ, которые нередко склонны к многословию.
Новая модель доступна на основных платформах, включая Google Vertex AI, Amazon Bedrock, Azure AI Studio иIBM Watsonx.Кроме того, пользователи могут опробовать Large 2 на платформе Mistral под именем «mistral-large-2407» и бесплатно протестировать её в чат-боте стартапа IE Chat — конкуренте ChatGPT.
Читайте также:Великобритания лидирует в Европе по числу GenAI-стартапов, сообщает Accel
Читайте также:Разница между разговорным ИИ и GenAI
Почемуэтоважно
Выход Large 2 от Mistral знаменует важный этап в быстро меняющемся ИИ-ландшафте и подчёркивает несколько ключевых аспектов текущего развития и конкуренции в области ИИ. Во-первых, бенчмарки производительности и эффективность использования параметров указывают на постоянную гонку ИИ-компаний за создание более мощных и более экономичных решений. Превзойдя Llama 3.1 405B от Meta с меньшим числом параметров, Mistral демонстрирует, что эффективность и производительность могут сочетаться, задавая новую планку для моделей ИИ.
Снижение уровня галлюцинаций в моделях ИИ — ещё одно важное достижение. Системы ИИ, способные точно осознавать свои ограничения, повышают надёжность и доверие, особенно в профессиональных и критически важных приложениях. Направленность на создание «различающей» модели ставит Mistral в ряд лидеров разработки более надёжных ИИ-решений.
Существенное финансирование серии B и оценка в 6 миллиардов долларов отражают высокий уровень доверия инвесторов к возможностям Mistral и её рыночному потенциалу. Эта финансовая поддержка, вероятно, подстегнёт дальнейшие инновации и расширение, позволив Mistral продолжить борьбу с устоявшимися ИИ-гигантами, такими как OpenAI и Meta.
Вместе с тем проприетарный характер Large 2, требующий платных лицензий для коммерческого использования, отражает более широкую отраслевую тенденцию монетизации передовых ИИ-технологий. Такой подход может ограничить доступ к технологии для небольших компаний и частных лиц, не располагающих нужными ресурсами, что способно замедлить массовое внедрение и инновации.
Отсутствие мультимодальных возможностей в Large 2 указывает на область, где OpenAI сохраняет конкурентное преимущество. Мультимодальные ИИ-системы становятся всё более важными для приложений, требующих одновременной обработки разнородных данных, таких как изображения и текст. Пока стартапы стремятся внедрить эти функции, конкуренция, вероятно, усилится, что приведёт к новым достижениям в области ИИ.
Расширенная многоязычная поддержка Large 2 и способность обрабатывать большие объёмы данных за один запрос делают её универсальным инструментом для глобальных применений. Эта возможность особенно ценна в многоязычной среде и при решении сложных вычислительных задач, расширяя применимость модели в различных отраслях.
Large 2 от Mistral — значительный шаг вперёд в развитии ИИ, демонстрирующий способность компании конкурировать с лидерами отрасли. Достижения модели в производительности, надёжности и многоязычной поддержке позиционируют Mistral как грозного игрока в ИИ-ландшафте, стимулируя инновации и задавая новые ориентиры для будущих моделей ИИ.