2024-01-15
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紹介と特徴
- バージョン：Mistral
- 性能：V2より3倍高速
- APA互換性：完全
- オープンソースモデル：Claude 3.5 Sonnetと同等、Claude 30 Sonnetを超える
- モデル規模：671億の混合エキスパートモデル、370億のアクティブパラメータ
- 学習データ：14兆の高品質トークン
- コスト効率：2月8日以前は最低コストの一つ
性能比較
- 数学ベンチマーク：Mistralは90点を獲得、GPT-40の74.6点を上回る
- 言語理解：Mistralは複数のベンチマークテストで優れた成果
アーキテクチャと技術
- 基本アーキテクチャ：Transformerブロック、混合エキスパート（MoE）
- アテンション機構：マルチヘッド潜在アテンション、128,000トークンをサポート
- メモリ能力：長いシーケンスのすべての情報を記憶可能
プログラミングテスト
- Pythonテスト：単位行列生成、最小公倍数、Faray数列、ECG数列などの挑戦的な問題
- JavaScriptテスト：ヨセフスの問題などの高度な課題
- 結果：Mistralは専門家レベルのテストで優れた成果を示し、エラーを解決し、ほとんどの課題をクリア
論理と推論テスト
- 論理問題："strawberry"の中の"O"の数を数えるなど
- 推論能力：一連の論理問題を成功裏に解決
自律行動テスト
- エージェント行動：Praise AIパッケージを使用したテスト
- タスク例：迷子の猫に関する映画脚本の作成
- 結果：エージェントが協力して検索ツールを活用し、タスクを完了
誤導テスト
- シナリオテスト：Runway trolley問題
- 結果：Mistralは道徳的判断の処理に限界を示す
まとめ
- MistralはClaude 3.5 Sonnetと同等で、一部のベンチマークではより優れている
- オープンソース、コスト効率が高く、専門家レベルのプログラミングと論理的推論テストで優れている
- 自律行動能力は優れているが、誤導テストでは課題に直面
行動喚起
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