Name: Mistral-7B-Instruct-v0.3
Rating: 1 (8 reviews)
Author: Mistral AI

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Mistral-7B-Instruct-v0.3

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Modelo Parâmetro Quantidade

Mistral AI

Organização afiliada

Código aberto

Tipo de licença

22 de Maio de 2024

Tempo de liberação

Site oficial

Documentação do modelo

Relatório Técnico

Figuras relacionadas

Guillaume Lample

Arthur Mensch

Introdução ao modelo

O modelo de linguagem grande Mistral-7B-Instruct-v0.3 é uma versão ajustada com instruções do Mistral-7B-v0.3.

Pontuação abrangente Diálogo de idiomas Reserva de conhecimento Associação de Raciocínio Cálculo matemático Escrita de código Comando seguindo

Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais

Capacidade de compreensão de idiomas

Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.

3.4

Escopo de cobertura do conhecimento

Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.

4.7

Capacidade de raciocínio

Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.

2.5

Comparação de modelos

Mistral-7B-Instruct-v0.3 vs Qwen2.5-7B-Instruct Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.

Mistral-7B-Instruct-v0.3 vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.

Mistral-7B-Instruct-v0.3 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

Mistral-7B-Instruct-v0.3 vs DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.

Modelo relacionado

Mistral-Large-Instruct-2411 Mistral-Large-Instruct-2411 é um avançado modelo de Linguagem Grande densa (LLM) de 123 bilhões de parâmetros com capacidades de raciocínio, conhecimento e codificação de ponta, extendendo o Mistral-Large-Instruct-2407 com melhor suporte para Contexto Longo, Chamada de Função e Sistema de Prompt.

Mistral-Large-Instruct-2411 Mistral-Large-Instruct-2411 é um avançado modelo de Linguagem Grande (LLM) denso de 123 bilhões de parâmetros com capacidades de raciocínio, conhecimento e codificação de ponta, extendendo o Mistral-Large-Instruct-2407 com melhor suporte a contexto longo, chamada de funções e sistema de prompt.

Mistral-Small-Instruct-2409 Com 22 bilhões de parâmetros, o Mistral Small v24.09 oferece aos clientes um ponto intermediário conveniente entre o Mistral NeMo 12B e o Mistral Large 2, proporcionando uma solução de baixo custo que pode ser implantada em várias plataformas e ambientes.

Ministral-8B-Instruct-2410 O modelo de linguagem Ministral-8B-Instruct-2410 é um modelo significativamente ajustado por instrução que supera modelos existentes de tamanho semelhante, lançado sob a licença de pesquisa Mistral.

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