撰稿丨诺亚出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）近日，微软宣布与估值约20亿美元的法国AI独角兽Mistral达成合作伙伴关系。众所周知，成立于去年5月的Mistral凭借其首个模型Mistral7B就引起了全球AI界的瞩目。“性能更强，硬件需求更少，开源协议更宽松”的Mistral7B很快引发热潮，外界也随之将Mistral看成是欧洲的OpenAI。根据协议，Mistral的开源和商用语言模型将在微软的AzureAI平台上提供，成为继OpenAI之后第二家在Azure上提供商用语言模型的公司。与OpenAI的合作相似，微软与Mistral的合作也将专注于下一代大型语言模型的开发
2月27日消息，近日，备受瞩目的法国AI公司Mistral宣布推出其AI聊天机器人LeChat。这款聊天机器人被视为ChatGPT的有力竞争者，旨在成为用户与Mistral旗下各类模型（例如MistralLarge、MistralSmall和Next）进行交互的“对话入口”。目前，LeChat已开放Beta测试，用户可以通过注册成为Beta测试者进行体验。此外，Mistral还提供了一个“企业版”，该版本具备“自主部署能力”和“精细的审核机制”。与提供免费和付费套餐的ChatGPT类似，LeChat也提供免费和付费版本。但不同于ChatGPTPlus每月20美元的固定费用，LeChat采用基于
对用户来说，更多的选择没坏处；如果这个选择本身还很优质，那就更棒了。对话早上，我收到了Mistral发来的邮件，提示我拥有了访问LeChat的权限。我一时觉得很奇怪，什么是LeChat？然后我才弄明白，原来是Mistral对标ChatGPT，推出了一个自己的对话机器人界面。虽然Mistral的创始人是Deepmind和Meta的前员工，但是这个公司毕竟是在法国，所以弄个法语特色的名称，也不意外。于是，我赶紧点进去看看这个Mistral的新对话平台。目前来说，界面还是非常清爽的。你可以打开右上方的这个下拉菜单，选择使用的模型。这里有3种可选模型，分别是Large,Next和Small。其中Sma
考虑到Medium是一个高度特化的发布平台，我有点想了解他们的格式选择。对于初学者来说，当编辑器向用户提供H1和H2的选择时，他们似乎将H3标签用于标记中的第一级标题。同样有趣的是，他们允许用户在同一个“部分”(实际上是多个h3)中定义多个H1标题。这背后的思考过程是什么？虽然我很喜欢他们允许用户发布文章，甚至无需在演示文稿布局中强制使用标题，但SEO对该产品决策有何影响？ 最佳答案 我认为googlebook中没有任何规定每页只能使用一个H1。看看下面:IalwaysonlyuseoneH1Elementonanypage.Goo
下一个OpenAI来了？开源社区的另一个中心MistralAI，刚刚发布了最强力的旗舰模型MistralLarge，性能直接对标GPT-4！（但可惜的是没有开源）MistralLarge具备卓越的逻辑推理能力，能够处理包括文本理解、转换以及代码生成在内的复杂多语言任务。在众多主流基准测试中，MistralLarge力压Anthropic的Claude2和谷歌的GeminiPro，成绩仅次于GPT-4！LLM领域，格局再次改变。同时，就在今天，AI圈又一重磅消息曝出：继OpenAI之后，微软将Mistral也纳入麾下！Mistral从诞生之初，就充满传奇的光环。成立4周，6人团队，7页PPT，8
清华系2B模型杀出支持离线本地化部署，可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型，超越Mistral-7B、LLaMA-13B。2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近，在中文、数学、代码能力表现更优，整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。具体开源模型包括：基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V
引言自然语言处理(NLP)领域的进展日新月异，你方唱罢我登场。因此，在实际场景中，针对特定的任务，我们经常需要对不同的语言模型进行比较，以寻找最适合的模型。本文主要比较3个模型:RoBERTa、Mistral-7B及Llama-2-7B。我们用它们来解决一个常见问题——对灾难相关的推文进行分类。值得注意的是，Mistral和Llama2是70亿参数的大模型。相形之下，RoBERTa-large(355M参数)只是一个小模型，我们用它作为比较的基线。本文，我们使用PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning，参数高效微调)技术:LoRA(Low-RankAdaptati
「我现在100%确信Miqu与PerplexityLabs上的Mistral-Medium是同一个模型。」近日，一则关于「Mistral-Medium模型泄露」的消息引起了大家的关注。泄露传闻与一个名为「Miqu」的新模型有关，在评估语言模型情商的基准EQ-Bench（EQ-Bench与MMLU的相关性约为0.97、与ArenaElo的相关性约为0.94）上，Miqu直接吊打了除GPT-4之外的所有大模型，而且它的得分与Mistral-Medium非常接近：图源：https://x.com/N8Programs/status/1752441060133892503?s=20开源地址：https
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀看热闹不嫌事大！马斯克：OpenAI首席科学家Ilya应该跳槽到xAIhttps://www.businessinsider.com/openai-cofounder-ilya-sutskever-invisible-future-uncertain-2023-12OpenAI内部「政变」余波仍在，除了陆续爆出的SamAltman各类负面信息，前首席科学家IlyaSutskever的终局也格外牵动人心。作为被董事会拉拢参与「政变」又首先妥协投降的关键人物，作为参与创建OpenAI却眼看着它越行越远的技术天才，IlyaSuts
随着LLaMA、Mistral等大语言模型的成功，各家大厂和初创公司都纷纷创建自己的大语言模型。但从头训练新的大语言模型所需要的成本十分高昂，且新旧模型之间可能存在能力的冗余。近日，中山大学和腾讯AILab的研究人员提出了FuseLLM，用于「融合多个异构大模型」。不同于以往的模型集成和权重合并，前者需要在推理时同时部署多个大语言模型，后者需要合并模型具备相同的结果，FuseLLM能够从多个异构大语言模型中外化知识，将各自的知识和能力通过轻量的持续训练转移到一个融合大语言模型中。该论文刚刚在arXiv上发布就引起了网友的大量关注和转发。有人认为，「当想要在另一种语言上训练模型时，使用这种方法是
