Mistral AI lance un nouveau grand modèle de langage "Mistral Large" pour rivaliser avec GPT-4

Et sa propre alternative à ChatGPT, l'assistant chat appelé "Le Chat", gratuit en version bêta

La startup parisienne Mistral AI construit progressivement une alternative à OpenAI et Anthropic, comme le montre sa dernière annonce. L'entreprise lance un nouveau modèle phare de grand modèle de langage (LLM) appelé Mistral Large. En ce qui concerne les capacités de raisonnement, il est conçu pour rivaliser avec d'autres modèles de premier plan, tels que GPT-4 et Claude 2. En plus de Mistral Large, la startup lance également sa propre alternative à ChatGPT avec un nouveau service appelé Le Chat. Cet assistant de chat est actuellement disponible en version bêta.

Si vous ne connaissez pas Mistral AI, l'entreprise est plus connue pour sa table de capitalisation, car elle a levé une quantité obscène d'argent en très peu de temps pour développer des modèles d'IA fondamentaux. La société a été officiellement constituée en mai 2023. Quelques semaines plus tard, Mistral AI a levé un fonds d'amorçage de 113 millions de dollars. En décembre, l'entreprise a clôturé un tour de table de 415 millions de dollars, mené par Andreessen Horowitz (a16z).

Fondée par des anciens de Google DeepMind et Meta, Mistral AI s'est positionnée à l'origine comme une entreprise d'IA axée sur l'open source. Si le premier modèle de Mistral AI a été publié sous une licence open source avec accès aux poids du modèle, ce n'est pas le cas de ses modèles plus importants.


Mistral Large, le nouveau modèle phare de Mistral AI

Mistral Large est le nouveau modèle de génération de texte à la pointe de la technologie de Mistral AI. Il atteint des capacités de raisonnement de premier plan. Il peut être utilisé pour des tâches complexes de raisonnement multilingue, y compris la compréhension de texte, la transformation et la génération de code.

Selon Mistral AI, Mistral Large obtient d'excellents résultats dans les tests de référence couramment utilisés, ce qui en fait le deuxième modèle au monde généralement disponible via une API (après GPT-4).


Mistral Large serait doté de nouvelles capacités et de nouveaux atouts :

• Il parle couramment l'anglais, le français, l'espagnol, l'allemand et l'italien, avec une compréhension nuancée de la grammaire et du contexte culturel.
• Sa fenêtre contextuelle de 32 000 tokens permet de rappeler des informations précises à partir de documents volumineux.
• Son suivi précis des instructions permet aux développeurs de concevoir leurs politiques de modération : Mistral AI l'a utilisé pour mettre en place la modération au niveau du système du Chat.
• Il est nativement capable d'appeler des fonctions. Ceci, ainsi que le mode de sortie contraint, mis en œuvre sur la Plateforme, permet le développement d'applications et la modernisation de la pile technologique à grande échelle.

Partenariat de Mistral AI avec Microsoft pour fournir ses modèles sur Azure

Les modèles de Mistral AI sont désormais disponibles via :

• La Plateforme : hébergée en toute sécurité sur l'infrastructure de Mistral en Europe, ce point d'accès permet aux développeurs de créer des applications et des services à travers une gamme complète de modèles.
  
  
• Azure : Mistral Large est disponible via Azure AI Studio et Azure Machine Learning, avec une expérience utilisateur aussi transparente que les API de Mistral. Des clients bêta l'ont utilisé avec succès.
  
  
• Auto-déploiement : les modèles de Mistral peuvent être déployés sur votre environnement pour les cas d'utilisation les plus sensibles avec un accès aux poids de modèles. Mistral conseille de lire les histoires de réussite sur ce type de déploiement, et de contacter son équipe pour plus de détails.

Capacités de Mistral Large

Mistral AI a comparé les performances de Mistral Large aux meilleurs modèles LLM sur des benchmarks couramment utilisés. Voici les résultats :

• Raisonnement et connaissances
  
  Mistral Large présente de puissantes capacités de raisonnement. La figure suivante présente les performances des modèles pré-entraînés sur des critères de référence standard.
  
  
  
• Capacités multilingues
  
  Mistral Large dispose de capacités multilingues natives. Il surpasse largement LLaMA 2 70B sur les benchmarks HellaSwag, Arc Challenge et MMLU en français, allemand, espagnol et italien.
  
  
  
• Maths et codage
  
  Mistral Large affiche les meilleures performances dans les tâches de codage et de mathématiques. Dans le tableau ci-dessous, Mistral rapporte les performances sur une série de repères populaires afin d'évaluer les performances de codage et de mathématiques pour certains des modèles LLM les plus performants.
  
  
  

Un nouveau Mistral Small, optimisé pour les charges de travail à faible latence

Mistral Small bénéficie des mêmes innovations que Mistral Large en ce qui concerne l'activation de RAG et l'appel de fonctions. Voici l'offre de Mistral :

• Des points d'extrémité à poids ouvert à des prix compétitifs. Il s'agit de open-mistral-7B et open-mixtral-8x7b.
• De nouveaux modèles optimisés, mistral-small-2402 et mistral-large-2402. Mistral maintient mistral-medium.

Les benchmarks de Mistral donnent une vue d'ensemble des compromis performance/coût. Au-delà de l'offre de nouveaux modèles, Mistral autorise la tarification multidevises pour la gestion des organisations et met à jour les niveaux de service sur La Plateforme. Ils ont également beaucoup progressé dans la réduction de la latence de tous les points d'extrémité.

Format JSON et appel de fonction

Le mode de format JSON force la sortie du modèle de langage à être un JSON valide. Cette fonctionnalité permet aux développeurs d'interagir avec les modèles de manière plus naturelle afin d'extraire des informations dans un format structuré qui peut être facilement utilisé dans le reste de leurs pipelines.

L'appel de fonction permet aux développeurs d'interfacer les points d'extrémité de Mistral avec un ensemble de leurs propres outils, permettant des interactions plus complexes avec le code interne, les API ou les bases de données.

L'appel de fonction et le format JSON ne sont disponibles que sur mistral-small et mistral-large. Mistral ajoutera bientôt le formatage à tous les points d'extrémité, ainsi que des définitions de format plus fines.

Source : Mistral AI

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