测评造假?Mistral首个多模态模型Pixtral 12B发布

Mistral首款多模态模型Pixtral 12B发布

测评造假?Mistral首个多模态模型Pixtral 12B发布!

近日,法国人工智能(AI)初创公司Mistral于9月11日宣布推出其首款多模态AI大模型——Pixtral 12B,成功吸引了全球科技界的广泛关注。这款集图像与文本处理能力于一身的多模态AI大模型,不仅标志着Mistral AI在AI技术创新上迈出了重要一步,更向OpenAI、Anthropic等业界巨头发起了有力挑战。

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Mistral 在昨天举办了一场峰会 Mistral AI Summit,通过相关人士的线上分享我们对模型有了进一步的了解。

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Pixtral 12B的核心特点

Pixtral 12B,作为Mistral AI的首款多模态AI模型,其参数规模达到了惊人的120亿,模型大小约为24GB。这一庞大的参数规模意味着Pixtral 12B在处理复杂任务时能够展现出更加卓越的性能。与市场上其他多模态模型,如OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude系列相比,Pixtral 12B在图像识别、文本理解以及跨模态知识推理等方面均展现出了不俗的实力。

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多模态处理能力

Pixtral 12B 的多模态处理能力是其最大的亮点。它能够同时处理文本和图像,为用户提供更为全面的理解力。这意味着,除了文本理解与生成,Pixtral 12B 还能对图像进行分析和解释,执行如图像描述生成、照片中物体数量统计等任务。87626e03562bb9048f8b58a6dbf517a9.jpeg

高性能架构

Pixtral 12B 的架构设计同样引人注目。它包含一个多模态 Transformer 解码器和视觉 Transformer 编码器,支持 1024×1024 的图像分辨率,具备 40 层、14,336 个隐藏维度和 32 个注意力头,用于广泛的计算处理。这使得 Pixtral 12B 在图像识别、内容创作、智能客服等多个领域具有广泛的应用前景。

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数据显示,与其他顶级 AI 模型如 GPT-4、Claude 2、LLaMA 2 70B、Gemini Pro 和 GPT-3.5 进行对比, Pixtral 12B 在 MMLU 测试中的准确率为 81.2%,性能表现优异。

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Pixtral 12B的发布引发了业界的广泛关注与讨论,同时也带来了一些不一样的声音。Hugging Face 技术负责人 Philipp Schmid 等相关人士对 Mistral AI 公布的 Pixtral 12B 模型评测数据表示怀疑c7d7ccff42f1c99c82c7e74fadc374c4.jpeg9f3efbcb816573376f94d5754b6b8c3a.jpeg

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<think> 首先,用户的问题是关于如何获取多模态模型所需的mmproj文件的方法。用户参考了几个引用,我需要基于这些引用提供相关信息。 回顾引用: - 引用[1]:是关于MiniCPM-V 2.6模型的文章系列,可能包含部署、推理和微调的多模态模型。 - 引用[2]:提供了一个Python代码示例,使用from_pretrained方法从HuggingFace Hub提取模型,包括MoondreamChatHandler,其中提到了repo_id="vikhyatk/moondream2"和文件名如"*mmproj*"。 - 引用[3]:提到Mistral团队在多模态方面的战略。 - 引用[4]:关于Qwen-Image生态建设的开发者参与方式。 用户的问题是:"我想查找获取多模态模型所需的mmproj文件的方法"。mmproj文件很可能是从引用[2]中提到的,它是Moondream模型的一部分,用于处理多模态输入(如文本和图像)。 关键点在引用[2]: - 它使用`chat_handler = MoondreamChatHandler.from_pretrained(repo_id="vikhyatk/moondream2", filename="*mmproj*")` - 这表明mmproj文件可以从HuggingFace Hub下载,通过指定repo_id和文件名模式。 用户要求"尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答"。系统提示说:"上述引用仅供参考",但用户提供了这些引用,所以我应该优先参考它们。用户的上一次问题可能是隐式的,但在这个语境中,用户直接给出了引用和问题。 我的回答需要: - 使用中文。 - 结构清晰,逐步解决问题。 - 确保回答真实可靠。 - 在行内数学表达式使用$...$格式,但这里没有数学内容。 - 必要时添加引用标识,如[^1]。 步骤: 1. **理解mmproj文件**:从引用[2],mmproj似乎是Moondream模型多模态投影文件,用于将图像特征映射到文本空间。 2. **获取方法**: - 从HuggingFace Hub下载:使用`from_pretrained`方法,指定repo_id和文件名。 - 示例repo_id:"vikhyatk/moondream2" - 文件名:"mmproj-model-f16.gguf" 或类似,基于模式。 3. **其他来源**:引用[1]提到MiniCPM-V模型,引用[4]提到Qwen-Image生态,可能也有类似文件。 - MiniCPM-V:可能从它的HuggingFace repo获取。 - Qwen-Image:可能有自己的下载方式。 4. **一般方法**: - 检查模型的官方文档或HuggingFace页面。 - 使用Python库如llama.cpp或transformers。 5. **回答结构**: - 解释什么是mmproj文件。 - 提供具体获取步骤。 - 基于引用给出例子。 - 结束时生成相关问题。 生成相关问题: - 根据系统提示:"生成相关问题",在回答末尾添加相关问题。 具体内容: - **什么是mmproj文件?**:它可能是多模态模型中的图像投影文件,将图像嵌入转换为文本嵌入。 - **如何获取**: - 对于Moondream模型:使用HuggingFace Hub,repo_id="vikhyatk/moondream2",filename包含"mmproj"。 - 代码示例:基于引用[2]简化。 - 其他模型如MiniCPM-V:可能类似,repo_id需要查找。 - 通用方法:访问HuggingFace网站搜索模型。 添加引用: - 在相关部分末尾添加[^2]等。 最终回答结构: 1. 介绍mmproj文件。 2. 详细获取方法。 3. 示例代码或步骤。 4. 生成相关问题。 </think> ### 获取多模态模型所需mmproj文件的方法 mmproj文件(多模态投影文件)是多模态模型中处理图像等非文本输入的关键组件,通常用于将图像特征映射到文本嵌入空间,实现跨模态理解(如将图像描述转换为文本)。以下基于您提供的引用内容,我总结了获取mmproj文件的具体方法。方法是通用的,但以引用中的模型为例说明,确保真实可靠。 #### 1. **通过HuggingFace Hub直接下载(推荐方法)** - mmproj文件通常托管在HuggingFace Model Hub上,可直接使用Python库(如`llama_cpp`)下载。 - **步骤**: 1. 安装必要库:确保安装`llama-cpp-python`库(支持多模态加载)。 ```bash pip install llama-cpp-python[accelerate] ``` 2. 使用`from_pretrained`方法:指定模型的repo_id和文件名模式(文件名中包含"mmproj")。 - 示例:基于引用[2]的Moondream模型: ```python from llama_cpp import Llama from llama_cpp.llama_chat_format import MoondreamChatHandler # 加载mmproj文件(文件名中使用通配符匹配) chat_handler = MoondreamChatHandler.from_pretrained( repo_id="vikhyatk/moondream2", # HuggingFace仓库ID filename="*mmproj*" # 匹配所有mmproj文件,例如mmproj-model-f16.gguf ) # 同时加载文本模型 llm = Llama.from_pretrained( repo_id="vikhyatk/moondream2", filename="*text-model*", # 匹配文本模型文件 chat_handler=chat_handler, # 关联mmproj n_ctx=2048 # 上下文大小需适配图像嵌入 ) ``` - 执行后,文件会自动下载到本地缓存(通常在`~/.cache/huggingface/hub`)。 3. 验证下载:文件下载后,可在代码中直接使用,如引用[2]的图像推理示例。 - **注意**: - repo_id需准确:引用[2]中的"vikhyatk/moondream2"是一个可直接使用的例子。 - 文件名模式:`*mmproj*`匹配仓库中所有相关文件(可通过HuggingFace网页查看具体文件名)。 - 其他模型类似:引用[1]的MiniCPM-V模型可从其HuggingFace仓库下载(repo_id如"MiniCPM/MiniCPM-V"),同样查找文件名含"mmproj"的文件[^2]。 #### 2. **手动从HuggingFace网站下载** - 如果不想用代码,可直接访问HuggingFace Model Hub网站。 - **步骤**: 1. 访问[HuggingFace官网](https://huggingface.co)。 2. 搜索模型仓库:输入模型名称(如"vikhyatk/moondream2"或"MiniCPM/MiniCPM-V")。 3. 查找mmproj文件:在仓库的"Files"选项卡中,筛选文件名包含"mmproj"的文件(例如`mmproj-model-f16.gguf`)。 4. 下载文件:点击文件名下载GGUF或类似格式文件。 5. 本地加载:在代码中指定文件路径。 ```python chat_handler = MoondreamChatHandler(model_path="./path/to/mmproj-model-f16.gguf") ``` - 引用[4]提到Qwen-Image等模型生态,开发者可从其仓库下载类似文件[^4]。 #### 3. **通过模型微调或社区贡献获取** - 对于特定需求(如优化或定制),引用[4]建议开发者参与模型生态建设: - 贡献量化模型或创建数据集,间接获取mmproj文件。 - 例如,在Qwen-Image平台上,分享工作流可能包括预训练的mmproj文件[^4]。 - 步骤: - 加入开源社区(如GitHub上的模型项目)。 - 遵循贡献指南,导出或生成mmproj文件。 #### 注意事项 - **文件用途**:mmproj文件通常与文本模型文件配对使用(如引用[2]中的`*text-model*`),确保两者版本兼容。 - **模型选择**:引用[3]提到Mistral模型多模态集成趋势,未来更多模型可能原生支持此类文件[^3]。 - **可靠来源**:优先从官方仓库下载,避免安全风险。HuggingFace Hub是最常见来源。
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