2025-01-10
觀看完整影片解析：
介紹與特點
- 版本：Mistral
- 性能：比V2快3倍
- APA相容性：完整
- 開源模型：與Claude 3.5 Sonnet相當，超越Claude 30 Sonnet
- 模型規模：671億混合專家模型，370億活躍參數
- 訓練數據：14兆高品質權杖
- 成本效益：最低成本之一，特別是在2月8日之前
性能比較
- 數學benchmark：Mistral得分90，超越GPT-40的74.6
- 語言理解：Mistral在多項基準測試中表現優異
架構與技術
- 基礎架構：Transformer區塊，混合專家（MoE）
- 注意力機制：多頭潛在注意力，支援128,000權杖
- 記憶能力：能夠記住長序列中的每一位資訊
程式測試
- Python測試：挑戰性問題，包括生成單位矩陣、最小公倍數、Faray序列和ECG序列
- JavaScript測試：高級挑戰，如Josephus問題
- 結果：Mistral在專家級測試中表現出色，能夠解決錯誤並通過大多數挑戰
邏輯與推理測試
- 邏輯問題：如計算單詞"strawberry"中的"O"的數量
- 推理能力：能夠正確解答一系列邏輯問題
自主行為測試
- 代理行為：使用Praise AI套件進行測試
- 任務示例：創建關於迷失的貓的電影劇本
- 結果：代理能夠協同工作，使用搜尋工具並完成任務
誤導注意力測試
- 情境測試：Runway trolley問題
- 結果：Mistral在處理道德判斷時表現不佳
總結
- Mistral與Claude 3.5 Sonnet相當，在某些基準測試中表現更優
- 開源、成本效益高，且在專家級程式設計和邏輯推理測試中表現出色
- 自主行為能力良好，但在誤導注意力測試中存在挑戰
行動呼籲
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