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Mistral中杯代碼能力完勝GPT-4,成本暴降2/3

深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 ? 來(lái)源:新智元 ? 2023-12-18 16:55 ? 次閱讀

小模型的風(fēng)潮,最近愈來(lái)愈盛,Mistral和微軟分別有所動(dòng)作。而網(wǎng)友實(shí)測(cè)發(fā)現(xiàn),Mistral-medium的代碼能力竟然完勝了GPT-4,而所花成本還不到三分之一。

最近,「小語(yǔ)言模型」忽然成為熱點(diǎn)。

本周一,剛剛完成4.15億美元融資的法國(guó)AI初創(chuàng)公司Mistral,發(fā)布了Mixtral 8x7B模型。

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這個(gè)開(kāi)源模型盡管尺寸不大,小到足以在一臺(tái)內(nèi)存100GB以上的電腦上運(yùn)行,然而在某些基準(zhǔn)測(cè)試中卻能和GPT-3.5打平,因此迅速在開(kāi)發(fā)者中贏(yíng)得了一片稱(chēng)贊。

之所以叫Mixtral 8x7B,是因?yàn)樗Y(jié)合了為處理特定任務(wù)而訓(xùn)練的各種較小模型,從而提高了運(yùn)行效率。

這種「稀疏專(zhuān)家混合」模型并不容易實(shí)現(xiàn),據(jù)說(shuō)OpenAI在今年早些時(shí)候因?yàn)闊o(wú)法讓MoE模型正常運(yùn)行,而不得不放棄了模型的開(kāi)發(fā)。

緊接著,就在第二天,微軟又發(fā)布了全新版本的Phi-2小模型。

跟Mistral的70億參數(shù)比,Phi-2小到可以在手機(jī)上跑,只有27億參數(shù)。相比之下,GPT-4的參數(shù)達(dá)到了一萬(wàn)億。

Phi-2在精心挑選的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量足夠高,因此即使手機(jī)的計(jì)算能力有限,也能確保模型生成準(zhǔn)確的結(jié)果。

雖然還不清楚微軟或其他軟件制造商將如何使用小型模型,但最明顯的好處,就是降低了大規(guī)模運(yùn)行AI應(yīng)用的成本,并且極大地拓寬了生成式AI技術(shù)的應(yīng)用范圍。

這是一件大事。

Mistral-medium代碼生成完勝GPT-4

最近,Mistral-medium已經(jīng)開(kāi)放內(nèi)測(cè)。

有博主對(duì)比了開(kāi)源的Mistral-medium和GPT-4的代碼生成能力,結(jié)果顯示,Mistral-medium比GPT-4的代碼能力更強(qiáng),然而成本卻只需GPT-4的3成!

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總價(jià)來(lái)說(shuō)就是:

1)Mistral會(huì)始終完成工作,完成度很高;

2)不會(huì)在冗長(zhǎng)的解釋性輸出上浪費(fèi)token;

3)提供的建議非常具體。

第一題,「編寫(xiě)用于生成斐波那契素?cái)?shù)的PyTorch數(shù)據(jù)集的cuda優(yōu)化代碼」。

Mistral-Medium生成的代碼嚴(yán)肅、完整。

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而GPT-4生成的代碼,就差強(qiáng)人意了。

浪費(fèi)了很多token,卻沒(méi)有輸出有用的信息。

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然后,GPT-4只給出了骨架代碼,并沒(méi)有具體的相關(guān)代碼。

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第二道題:「編寫(xiě)高效的Python代碼,將大約10億個(gè)大型Apache HTTP訪(fǎng)問(wèn)文件攝取到 SqlLite數(shù)據(jù)庫(kù)中,并使用它來(lái)生成對(duì)sales.html和product.html的訪(fǎng)問(wèn)直方圖」。

Mistral的輸出非常精彩,雖然log不是CSV格式的,但修改起來(lái)很容易。

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GPT-4依舊拉跨。

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此前,這位博主測(cè)試過(guò)多個(gè)代碼生成模型,GPT-4一直穩(wěn)居第一。

而現(xiàn)在,把它拉下寶座的強(qiáng)勁對(duì)手Mistral-medium終于出現(xiàn)了。

雖然只發(fā)布了兩個(gè)例子,但博主測(cè)試了多個(gè)問(wèn)題,結(jié)果都差不多。

他建議:鑒于Mistral-medium在代碼生成質(zhì)量上有更好的體驗(yàn),應(yīng)該把它整合到各地的代碼copilot中。

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有人按照每1000token算出了輸入和輸出的成本,發(fā)現(xiàn)Mistral-medium比起GPT-4直接降低了70%!

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的確,節(jié)省了70%的token費(fèi)用,可不是一件小事。甚至還可以通過(guò)不冗長(zhǎng)的輸出,來(lái)進(jìn)一步節(jié)省成本。

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原文標(biāo)題:Mistral攜微軟引爆「小語(yǔ)言模型」潮!Mistral中杯代碼能力完勝GPT-4,成本暴降2/3

文章出處:【微信號(hào):zenRRan,微信公眾號(hào):深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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