昨天正式發(fā)布的Llama 3.1模型，讓AI社區(qū)著實為之興奮。

但是仔細一想就能發(fā)現(xiàn)——405B的參數(shù)規(guī)模，基本是沒法讓個人開發(fā)者在本地運行了。

比如昨天剛發(fā)布，就有一位勇敢的推特網(wǎng)友親測，用一張英偉達4090運行Llama 3.1。

結果可想而知，等了30分鐘模型才開始回應，緩緩吐出一個「The」。

最后結果是，Llama給出完整回應，整整用了20個小時。

根據(jù)Artificial Analysis的估算，你需要部署含2張8×H100的DGX超算才能在本地運行405B。

看來，小扎對Llama 3.1成為開源AI界Linux的期待，可能和現(xiàn)實有不少的差距。目前的硬件能力，很難支持405B模型的大范圍全量運行。

此時，又一位開源巨頭Mistral精準踩點，發(fā)布了他們的最新旗艦模型Mistral Large 2。

Mistral Large 2在代碼生成、數(shù)學和推理等方面的能力明顯增強，可以與GPT-4o和Llama 3.1一較高下。

而且，模型參數(shù)量僅有123B，不到Llama 3.1 405B的三分之一，完全可以在單個節(jié)點上以大吞吐量運行。

成本效率、速度和性能的「三角形戰(zhàn)士」，Mistral Large當之無愧——

和GPT-4o比，它開源；和Llama 3.1 450B比，它參數(shù)少；和Llama 3 70B比，它性能好。

推特網(wǎng)友驚呼，「開源AI就這么卷起來了嗎！」

短短一周時間內(nèi)，GPT-4o mini、Llama 3.1、Mistral Large 2相繼發(fā)布，有些讓人應接不暇。

「我躺了，你們先卷著?！?/span>

但躺平陣營中絕對不包含ollama。前腳Mistral剛官宣，這邊就火速更新。

果然，參數(shù)量砍去一大半之后，本地部署難度就大大下降了。

同樣從ollama上下載模型，用96GB內(nèi)存還是可以順利運行起來的。

雖然3 token/s的生成速度慢了點，但比起用20個小時等模型響應，已經(jīng)是質的飛躍了。

用前段時間擊穿GPT-4o的「9.11 vs. 9.9」問題測試Large 2，沒想到它竟然答對了。

值得一提的是，Mistral Large首代發(fā)布還不到半年（2024年2月），但并沒有開源，用戶只能通過官方API或Azure訪問。

剛發(fā)布的Mistral Large 2則已經(jīng)將模型權重托管到了HuggingFace倉庫中，向研究和非商業(yè)用途開放，但商業(yè)用途的部署仍需要直接聯(lián)系Mistral以取得許可。

HuggingFace地址：https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407

不僅上下文窗口從上一代的32k增長到了128k（同Llama 3.1），而且有強大的多語言能力，支持數(shù)十種自然語言以及80多種編程語言。

令人印象深刻的是，Mistral Large的預訓練版本在MMLU上的準確率可以達到84%。

這個成績已經(jīng)超過了340B參數(shù)的Nemotron，而且與GPT-4（85.1%）和Llama 3.1（87.3%）基本處于同一水平，可以說是將模型性能/成本的Pareto最優(yōu)邊界又向前推進了一步。

出自Llama 3.1論文

代碼與推理

基于Mistral之前訓練Codestral 22B和Codestral Mamba的經(jīng)驗，研究團隊對Mistral Large 2也進行了大量代碼訓練，支持包括Python、Java、C、C++、JavaScript 和Bash在內(nèi)的80多種語言。

在代碼生成方面，Mistral Large 2遠遠優(yōu)于Llama 3.1 70B和之前的Mistral Large，與Llama 3.1 405B不相上下。

團隊在提高模型的推理能力方面也投入了大量精力。在訓練過程中，特別關注減少模型的「幻覺」。

實現(xiàn)方法就是通過微調，讓模型的響應更加謹慎而敏銳，確保它提供可靠、準確的輸出。

此外，經(jīng)過訓練的Mistral Large 2還被賦予了一個品質：承認自己并非無所不知。

在無法找到解決方案，或沒有足夠信息支撐有效回答時，模型會直接承認而非「不懂裝懂」。

Mistral Large 2這種對答案準確性的「責任感」，提升了在數(shù)學基準上的表現(xiàn)，展現(xiàn)了更強的推理和解決問題的能力。

在用于代碼生成的HumanEval和HumanEval Plus基準測試中，它的表現(xiàn)優(yōu)于Claude 3.5 Sonnet和Llama 3.1，僅次于GPT-4o。

代碼生成基準測試

在MultiPL-E基準上，Mistral Large 2的平均生成準確率領先Llama 3.1將近1個百分點，而且可以媲美GPT-4o。

縱向比較也可以看出，Codestral系列的經(jīng)驗對Mistral Large 2有不少助益。僅僅過了5個月，Mistral Large系列的生成準確率就從58.8%飆升至74.4%。

而且，在以數(shù)學為重點的基準測試中（GSM8K和MATH），它的表現(xiàn)也可圈可點。

GSM8K（8-shot）和MATH（0-shot，無CoT）基準測試

指令執(zhí)行與對齊

Mistral Large 2的指令執(zhí)行和對話能力也得到了顯著提升，在執(zhí)行精確指令和處理長時間多輪對話方面表現(xiàn)尤為出色。

以下是其在Wild Bench和Arena Hard基準測試上的表現(xiàn)：

通用對齊基準測試

在一些基準測試中，生成較長的回答通常會提高得分。

然而，在許多商業(yè)應用中，答案的簡潔至關重要——簡短的模型響應可以促進更快速的交互，讓推理過程更加高效且降低成本。

Mistral聲稱Large 2可以比領先的人工智能模型產(chǎn)生更簡潔的響應，因為后者傾向于喋喋不休。

下圖展示了不同模型在MT Bench基準測試中問題的平均生成長度：

語言多樣性

如今，許多商業(yè)應用涉及處理多語言文檔。

盡管大多數(shù)模型以英語為中心，但Mistral Large 2在大量多語言數(shù)據(jù)上進行了訓練。

比如，在法語、德語、西班牙語、意大利語、葡萄牙語、荷蘭語、俄語、中文、日語、韓語、阿拉伯語和印地語等多種語言上，Mistral Large 2都有出色的性能。

以下是Mistral Large 2在多語言MMLU基準測試中的表現(xiàn)結果，并與之前的Mistral Large、Llama 3.1模型以及Cohere的Command R+進行了比較：

在下圖的8種語言上，Mistral Large 2的性能可以媲美Llama 3.1 405。但值得注意的是，所有模型似乎都在中文MMLU上取得了最低分。

工具使用與函數(shù)調用

Mistral Large 2具備了更強的函數(shù)調用和檢索能力，能夠熟練執(zhí)行并行和順序的函數(shù)調用，準確率甚至超過了GPT-4o。

這意味著，Mistral Large 2可以成為復雜商業(yè)應用的核心引擎。

除了直接從HuggingFace上下載權重，用戶可以通過官方API平臺la Plateforme訪問或微調模型，免費聊天機器人le chat也已經(jīng)部署了Mistral Large 2。

Vertex AI、Azure Studio等第三方云平臺也托管了Mistral Large 2的API。