Mistral AI представила Pixtral Large: многомодальная модель с открытыми весами на основе Mistral Large 2 с 124 миллиардами параметров.

«`html

Введение в Pixtral Large

В мире искусственного интеллекта существует задача создания моделей, которые могут эффективно работать с различными типами данных, такими как текст, изображения и аудио. Модели, основанные на больших языковых данных, успешно решают задачи обработки естественного языка, но часто не справляются с многомодальными задачами. Это требует значительных вычислительных ресурсов и больших объемов данных.

Pixtral Large: Доступный многомодальный ИИ

Mistral AI представила Pixtral Large — многомодальную модель с 124 миллиардами параметров, которая делает передовой ИИ более доступным. Эта модель основана на Mistral Large 2 и позволяет работать с текстом, изображениями и другими типами данных.

Технические детали

Pixtral Large использует архитектуру трансформера Mistral Large 2 и адаптирована для многомодальной интеграции. Она имеет 124 миллиарда параметров и обучена на разнообразном наборе данных. Модульная архитектура позволяет модели специализироваться на различных модальностях, обеспечивая высокое качество выходных данных.

Практическое использование

Для эффективного использования Pixtral Large рекомендуется использовать библиотеку vLLM. Убедитесь, что установлена версия 1.6.2 или выше:

pip install --upgrade vllm

Также установите mistral_common версии 1.4.4 или выше:

pip install --upgrade mistral_common

Вот простой пример реализации:

from vllm import LLM
from vllm.sampling_params import SamplingParams

model_name = "mistralai/Pixtral-12B-2409"
sampling_params = SamplingParams(max_tokens=8192)
llm = LLM(model=model_name, tokenizer_mode="mistral")

prompt = "Опишите это изображение в одном предложении."
image_url = "https://picsum.photos/id/237/200/300"
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": prompt},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}
        ]
    },
]

outputs = llm.chat(messages, sampling_params=sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)

Этот скрипт инициализирует модель Pixtral и обрабатывает сообщение пользователя, содержащее текст и URL изображения.

Значение и потенциальное влияние

Запуск Pixtral Large важен, так как открытые веса позволяют исследовательскому сообществу и стартапам экспериментировать и настраивать модели без высоких затрат. Это открывает возможности для разработки приложений в различных областях. Первые тесты показывают, что Pixtral превосходит своих предшественников в задачах кросс-модальности, демонстрируя улучшенную точность.

Заключение

Запуск Pixtral Large — это важный шаг в области многомодального ИИ. Модель доступна для разработчиков и исследователей, что способствует инклюзивности и инновациям. Это расширяет технические возможности ИИ и делает ресурсы более доступными для всех.

Как использовать ИИ для развития вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

• Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
• На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.

Попробуйте AI Sales Bot — это ИИ ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

«`