一觉醒来,Mistral多模态Pixtral Large和le Chat又发布了~

mistral.ai今天发布了124B的多模态模型Pixtral Large(已开源)以及一个多模态AI助手le Chat,支持PDF理解、网络搜索、Canvas、AI Agent、图片生成。

AI助手le Chat

le Chat 赋予了新的多模态能力:

  • 带引文的网页搜索

  • 用于构思、在线编辑和导出的Canvas

  • 最先进的文档和图像理解技术,由 新的多模态Pixtral Large提供支持

  • 图像生成

  • 通过推测性编辑实现更快的响应

以下是 le Chat 与目前市场上领先的聊天和搜索助手(ChatGPT、Claude、Perplexity)的比较:

web搜索能力

Canvas能力:不再局限于双向对话,借助 LLM 强大的推理能力,您可以直接修改、编辑或转换内容。

**快速准确的文档理解:**可以处理大型、复杂的 PDF 文档和图像,进行分析和总结

Pixtral Large

Pixtral Large一个基于 Mistral Large 2 构建的 124B 开放权重多模态模型,展示了前沿级别的图像理解能力。特别是,该模型能够理解文档、图表和自然图像,同时保持了 Mistral Large 2 领先的纯文本理解能力。

  • 在 MathVista(用于评估视觉数据的复杂数学推理)上,Pixtral Large实现了 69.4% 的准确率,优于所有其他模型。

  • 为了评估复杂图表和文档的推理能力,我们使用 ChartQA 和 DocVQA 评估性能,其中 Pixtral Large 超越了 GPT-4o 和 Gemini-1.5 Pro。

  • Pixtral Large 在 MM-MT-Bench 上展示了竞争能力,表现优于 Claude-3.5 Sonnet(新版)、Gemini-1.5 Pro 和 GPT-4o(最新版)。

多语言OCR和推理示例

Prompt:``   ``I bought the coffee and the sausage. How much do I owe? Add a 18% tip.``   ``Response:``   ``To calculate the total amount you owe, including the 18% tip, follow these steps:``   ``Calculate the cost of the coffee and the sausage:``   ``2x Latte Macchiato: 2 * 4.50 CHF = 9.00 CHF``1x Schweinschnitzel: 22.00 CHF``Total cost for coffee and sausage: 9.00 CHF + 22.00 CHF = 31.00 CHF``Calculate the 18% tip:``   ``Tip: 31.00 CHF * 0.18 = 5.58 CHF``Add the tip to the total cost:``   ``Total amount owed: 31.00 CHF + 5.58 CHF = 36.58 CHF``So, you owe a total of 36.58 CHF.

图表理解

Prompt:``   ``When did things start to go wrong for dark dragon?``   ``Response:``   ``The training loss for the “dark-dragon-50” model starts to exhibit significant instability around the 10,000 steps mark. There is a noticeable spike in the loss value at this point, and the instability continues with another major spike around the 20,000 steps mark. These spikes indicate that the training process for the “dark-dragon-50” model began to encounter issues starting around the 10,000 steps mark.
其它

Prompt:``   ``Which companies use models made by Mistral AI?``   ``Response:``   ``The companies that use models made by Mistral AI, as shown in the image, are:``   ``BNP Paribas``Brave``Cloudflare``CMA CGM``Front
https://mistral.ai/news/pixtral-large/``https://huggingface.co/mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411``https://mistral.ai/news/mistral-chat/

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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