Mistral AI ამბობს, რომ მისი მცირე 3 მოდელი არის ადგილობრივი, ღია კოდის ალტერნატივა GPT-4o მინი

ახალი 24B-პარამეტრი LLM "გამოირჩევა სცენარებში, სადაც სწრაფი, ზუსტი პასუხები კრიტიკულია.' სინამდვილეში, მოდელის გაშვება შესაძლებელია MacBook- ზე 32 GB ოპერატიული მეხსიერებით.

ხუთშაბათს, ფრანგულმა ლაბორატორიამ Mistral AI დაიწყო მცირე 3, რომელსაც კომპანია უწოდებს "მისი კატეგორიის ყველაზე ეფექტურ მოდელს" და ამბობს, რომ ოპტიმიზირებულია შეყოვნებისთვის. 

Mistral ამბობს, რომ მცირე 3-ს შეუძლია კონკურენცია გაუწიოს Llama 3.3 70B და Qwen 32B- ს, სხვა დიდ მოდელებთან ერთად და ეს არის "შესანიშნავი ღია ჩანაცვლება გაუმჭვირვალე საკუთრების მოდელებისთვის, როგორიცაა GPT4o-mini".

Mistral- ის სხვა მოდელების მსგავსად, 24B პარამეტრი მცირე 3 არის ღია წყარო, რომელიც გამოვიდა Apache 2.0 ლიცენზიით.

შექმნილია ადგილობრივი გამოყენებისთვის, მცირე 3 უზრუნველყოფს საფუძველს მსჯელობის შესაძლებლობების შესაქმნელად, ამბობს მისტრალი. "მცირე 3 გამოირჩევა სცენარებში, სადაც სწრაფი, ზუსტი პასუხები კრიტიკულია", - განაგრძობს გამოცემა და აღნიშნა, რომ მოდელს აქვს ნაკლები ფენა, ვიდრე შესადარებელი მოდელები, რაც ხელს უწყობს მის სიჩქარეს. 

მოდელმა მიაღწია 81% -ზე უკეთეს სიზუსტეს MMLU საორიენტაციო ტესტზე და არ იყო მომზადებული გაძლიერების სწავლებით (RL) ან სინთეზური მონაცემებით, რაც მისტრალი ამბობს, რომ ის "ადრე მოდელის წარმოების მილსადენში" ხდის, ვიდრე DeepSeek R1. 

"ჩვენი ინსტრუქციის მორგებული მოდელი კონკურენტუნარიანად ასრულებს ღია წონის მოდელებს სამჯერ მისი ზომით და საკუთრების GPT4o-mini მოდელით Code, Math, General Knowledge and Instruction შემდეგ ნიშნულებზე", - ნათქვამია განცხადებაში. 

მესამე მხარის გამყიდველის გამოყენებით, მისტრალს ჰყავდა ადამიანის შემფასებლების ტესტი მცირე 3 1,000-ზე მეტი კოდირებისა და გენერალისტური მოთხოვნით. ტესტერების უმრავლესობამ მცირე 3 ამჯობინა Gemma-2 27B და Qwen-2.5 32B, მაგრამ რიცხვები უფრო თანაბრად გაიყო, როდესაც მცირე 3 ავიდა Llama-3.3 70B და GPT-4o მინი. მისტრალმა აღიარა ადამიანის განსჯის შეუსაბამობები, რაც ამ ტესტს განსხვავდება სტანდარტიზებული საზოგადოებრივი ნიშნულებისგან. 

Mistral რეკომენდაციას უწევს მცირე 3-ს მომხმარებელთა წინაშე მდგარი ვირტუალური ასისტენტების შესაქმნელად, განსაკუთრებით სწრაფი შემობრუნების საჭიროებებისთვის, როგორიცაა ფინანსური სერვისების თაღლითობის გამოვლენა, იურიდიული კონსულტაცია და ჯანდაცვა, რადგან ეს შეიძლება იყოს კარგად მორგებული, რომ შეიქმნას "ძალიან ზუსტი საგნების ექსპერტები", გამოცემის თანახმად. 

მცირე 3 ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას რობოტიკისა და წარმოებისთვის და შეიძლება იდეალური იყოს "ჰობისტებისა და ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც ამუშავებენ მგრძნობიარე ან საკუთრების ინფორმაციას", რადგან მისი გაშვება შესაძლებელია MacBook- ზე მინიმუმ 32 GB ოპერატიული მეხსიერებით. 

Mistral teased, რომ ჩვენ შეგვიძლია ველოდოთ მეტი მოდელები სხვადასხვა ზომის "გაძლიერებული მსჯელობის შესაძლებლობები უახლოეს კვირებში." თქვენ შეგიძლიათ შეხვიდეთ მცირე 3 On HuggingFace აქ.