文心一言寫代碼：代碼生成力的探索
Mistral AI 的成功在于其對市場需求的精準把握和技術創(chuàng)新的不斷突破。以下是其主要關注點：
Mistral AI 的戰(zhàn)略優(yōu)勢在于其對本地部署的開放性。這種靈活性使得需要數(shù)據(jù)安全和隱私保護的客戶受益匪淺，尤其是金融和政府領域的客戶。通過與 Azure 的合作，他們的模型也變得更加易于獲取和使用。
Mistral AI 的模型不僅在性能上表現(xiàn)卓越，還通過其平臺 La Plateforme 和 Azure 提供了極大的可訪問性。用戶可以通過直觀的界面和靈活的 API 訪問這些模型，滿足多種使用場景的需求。
在 AI 領域，基準測試是評估模型性能的重要手段。Mistral AI 的模型在多個基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異，尤其是在自然語言理解和生成任務中。值得注意的是，基準測試雖然重要，但并不能完全反映模型的實際能力。
在 MMLU 基準測試中，Mistral AI 的最新模型表現(xiàn)僅次于 GPT-4。然而，其他如 Gemini Ultra 和 Gemini Pro 1.5 的模型在綜合測試中表現(xiàn)更為優(yōu)異。這反映出 AI 領域中基準測試的局限性。
Mistral AI 模型的多語言能力是其一大亮點。盡管主要集中在西歐語言，Mistral AI 仍在語言多樣性上取得了顯著進展，與以英語為中心的模型相比有明顯優(yōu)勢。
Mistral AI 的 32k 上下文窗口為復雜和細致的交互提供了支持。雖然不是業(yè)內(nèi)首創(chuàng)，但相較于更小的上下文窗口，這一改進顯著提升了模型的實用性和靈活性。
Mistral AI 模型能夠精確地遵循用戶指令，這不僅提升了用戶體驗，還為開發(fā)者提供了更大的自由度來定制管理策略。
Mistral AI 的模型在推理方面表現(xiàn)出色，尤其是在 GSM 8K 等復雜場景中。其支持本地函數(shù)調(diào)用的能力展示了模型在直觀和上下文感知 AI 交互中的潛力。
為了評估 Mistral Large 的性能，我們使用 LangChain 進行 API 調(diào)用。首先需要設置環(huán)境變量，并通過以下代碼片段進行集成：
import os
os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = 'your_api_key_here'接著，我們使用 LangChain 的工具與 Mistral Large 進行交互。以下是基本的 API 調(diào)用示例：
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_mistralai.chat_models import ChatMistralAI
chat = ChatMistralAI(
model="mistral-large-latest",
temperature=0.7,
max_tokens=128,
)
messages = [HumanMessage(content="Hello, how can I help you?")]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)Mistral Large 的響應風格獨特，與 OpenAI 和其他模型相比具有明顯的差異性。通過類比和具體指令的測試提示，顯示了其在遵循系統(tǒng)提示和產(chǎn)生多樣化響應方面的出色表現(xiàn)。
以下代碼展示了如何生成基于指令的響應：
generate('Write a short email to introduce Mistral Large',
system_prompt="You are Mistral Large, a large language model trained by Mistral. Write out your reasoning step-by-step to be sure you get the right answers!",
max_length=512)在創(chuàng)意寫作和代碼生成任務中，Mistral Large 展現(xiàn)了強大的能力，尤其是在 GSM 8K 問題上，表現(xiàn)與 GPT-4 相當。
Mistral Medium 與 Mistral Large 在邏輯和推理能力上存在差異。雖然 Medium 在某些情況下表現(xiàn)出色，但 Large 在更廣泛的數(shù)據(jù)集上進行了增強訓練，因而在復雜任務中更加可靠。
Mistral Medium 在 GSM 8K 問題中展示了不同但有效的推理模式，這證明了其訓練方法的高效。
Mistral Large 在函數(shù)調(diào)用方面表現(xiàn)出色。以下是模擬餐廳場景的函數(shù)調(diào)用示例：
def take_away_order(food_items: str) -> str:
return f"您的{food_items}已經(jīng)在路上了！"
def online_booking(day: str, time: str) -> str:
return f"您的預訂已安排在{day}的{time}。無需重新確認，請準時到達"為模型創(chuàng)建 JSON Schema 是必不可少的，它定義了需要處理的參數(shù)。以下是 JSON Schema 的示例：
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "take_away_order",
"description": "為您想要取走和外帶的食物下訂單",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"food_items": {
"type": "string",
"description": "您想要訂購的食物",
}
},
"required": ["food_items"],
},
},
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "online_booking",
"description": "在餐廳預訂午餐或晚餐",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"day": {
"type": "string",
"description": "您想要在餐廳用餐的日期",
},
"time": {
"type": "string",
"description": "您想要預訂午餐或晚餐的時間",
}
},
"required": ["day", "time"],
},
},
}
]通過以下代碼，我們可以觀察模型如何處理對話，并識別何時調(diào)用函數(shù)：
import functools
names_to_functions = {
'take_away_order': functools.partial(take_away_order),
'online_booking': functools.partial(online_booking)
}
messages = [
ChatMessage(role="user", content="您好，我可以下一個外賣訂單，30 分鐘后取走嗎？")
]Mistral Large 在處理需要多個參數(shù)的復雜對話時表現(xiàn)出色，展示了其在用戶交互中的適應性。
Mistral Large 代表了大型語言模型領域的重大進步，尤其是在實際應用和函數(shù)調(diào)用方面。其自然流暢的對話和復雜任務的執(zhí)行能力，證明了其設計的復雜性和功能的強大。
答：Mistral Large 在某些方面如推理和多語言支持上表現(xiàn)出色，特別是在函數(shù)調(diào)用方面，與 GPT-4 相比具有競爭力。
答：可以通過設置環(huán)境變量和使用 LangChain 等工具進行 API 集成，具體步驟可參考本文的相關章節(jié)。
答：是的，Mistral Large 支持多種歐洲語言，雖然在亞洲語言方面的支持較少，但在西歐語言中表現(xiàn)優(yōu)異。
答：Mistral AI 在有限的預算下開發(fā)出高質(zhì)量模型，展示了極高的成本效益，是其一大競爭優(yōu)勢。
答：Mistral Large 的 32k 上下文窗口支持更細致的交互，雖然不是首創(chuàng)，但相較于更小的窗口，這一改進顯著提升了模型的實用性。
