Program
AI Temelleri
10 sa
Görsel: Yazar
Büyük dil modellerinin (LLM’ler) ortaya çıkışıyla veri bilimi dünyası tamamen değişti; OpenAI’nin GPT-3’ü gibi araçlar, alanda inovasyonu yönlendirmede kilit rol oynayarak daha önce ulaşılamaz görülen yeni becerilerin kapısını araladı.
Başlangıçta OpenAI’nin GPT modelleri pazara hükmetse de, zamanla her biri kendine özgü yeteneklere ve uzmanlaşmış kullanım alanlarına sahip birçok yeni model piyasaya sürüldü ve dengeler değişti.
Bunlar arasında Mistral’ın modelleri, gelişmiş akıl yürütme ve çok dilli desteğiyle öne çıkarken, aynı zamanda kod üretmede de başarılı olup yapay zekâda önemli bir sıçramayı temsil ediyor.
Bu eğitim, Mistral’ın en yeni modeli Mistral Large’ı tanıtır; isteğe bağlı kullanım için API erişimini, işlevlerine derinlemesine bir bakışı, diğer LLM’lerle karşılaştırmalı analizini ve pratik uygulamalarını sunar.
İster deneyimli bir veri bilimci, ister araç setinizi genişletmek isteyen bir geliştirici, ister teknolojideki en son gelişmeleri keşfetmeye hevesli bir yapay zekâ meraklısı olun; bu eğitim sizin için hazırlandı.
Mistral AI nedir?
Mistral AI, Nisan 2023’te Meta Platforms ve Google DeepMind’ın eski çalışanları tarafından kurulan Fransız bir şirkettir. Ana amacı, topluma güçlü açık kaynak LLM’ler sunarken yapay zekâ ürün ve hizmetleri satmaktır.
Şirket, Eylül 2023’te piyasaya sürdüğü Mistral 7B modeliyle pazarı dönüştürdü. 7,3 milyar parametreli bu model, dönemin en gelişmiş açık kaynak modelleri arasında yer alan LlaMa 2 de dahil olmak üzere pek çoğunu geride bırakarak Mistral AI’a açık kaynak yapay zekâ alanında öncü bir rol kazandırdı.
Son aylarda Mistral AI, yapay zekâ endüstrisinde öncü bir güç hâline geldi ve karmaşık problemleri çözmek ve operasyonları yalınlaştırmak için tasarlanan güçlü araçlar sunmaya çalışıyor.
Ve tam da bu bizi en yeni lansmanına, Mistral Large modeline getiriyor.
Mistral Large nedir
Mistral Large, Şubat 2024’te piyasaya sürülen Mistral’ın en yeni ve en güçlü büyük dil modelidir. Metin üretimi için amiral gemisi bir model olarak konumlanır ve GPT-4’ün meşhur yetenekleriyle bile rekabet eder.
Güçlü akıl yürütme ve bilgi becerilerine sahip olması, çok sayıda programlama dilinde sağlam bir kodlama anlayışı ve çok dilli yetkinlik hedeflenmiştir; model özellikle şu görevlerde öne çıkar:
Akıl yürütme ve bilgi
Mistral Large güçlü akıl yürütme yetenekleri sergiler. Bu tür becerileri değerlendirmek için, Mistral Large veya GPT-4 gibi LLM’lerin performansı; anlama, akıl yürütme, bilgi ve farklı veri türlerini işleme yeteneğini test eden çeşitli kıyaslamalarla karşılaştırılır.
En yaygın olanlardan bazıları şunlardır:
- MMLU veya Measuring massive multitask language in understanding: Modelin profesyonel alanlardan sağduyu muhakemesine kadar geniş bir yelpazedeki konuları anlama düzeyini test eder.
- HellaSwag: Modelin sağduyu senaryolarını anlama ve verilen bir bağlamın en olası devamını tahmin etme becerisini değerlendirir.
- Arc Challenge: Amacı: Modelin mantıksal akıl yürütme ve bilimsel kavramları anlama gerektiren, ilkokul düzeyinde karmaşık fen sorularını yanıtlama becerisini ölçer.
Önceki üç kıyaslama ve birkaçında önceden eğitilmiş modellerin performansı aşağıdaki şekilde gösterilmiştir:
Görsel: Mistral AI. Pazardaki önde gelen LLM modellerinin yaygın sağduyu, akıl yürütme ve bilgi kıyaslamalarındaki performansı: MMLU (Measuring massive multitask language in understanding), HellaSwag (10-shot), Wino Grande (5-shot), Arc Challenge (5-shot), Arc Challenge (25-shot), TriviaQA (5-shot) ve TruthfulQA.
Görüldüğü gibi, Mistral Large ArcC ve TruthfulQA’da en iyi performansa sahiptir ve neredeyse tüm kıyaslamalarda GPT-4’e çok yakın skorlar elde eder.
Çok dilli yetenekler
Tek bir dilde yetkin birçok modelin aksine, Mistral Large İngilizce, Fransızca, İspanyolca, Almanca ve İtalyanca’da yerel düzeyde akıcılığa sahiptir.
Bu çok dilli yetenek yalnızca çeviriyle sınırlı değildir; dilbilgisi ve kültürel bağlamı derinlemesine kavrar; bu da söz konusu dillere yerel yaklaşım gerektiren küresel uygulamalar için onu ideal bir seçenek hâline getirir.
Matematik ve kodlama
Mistral Large, programlama ve matematiksel görevlerde de üstün yetenekler sergiler. Yine, farklı LLM’lerin matematik ve kodlama uzmanlığını karşılaştırmak için kullanılan standart kıyaslamalar vardır. Yaygın olanlardan bazıları şunlardır:
- HumanEval: Modelin çeşitli programlama problemleri için doğru kod çözümleri üretme yeteneğini ölçer.
- MBPP: Modelin Python programlama problemlerini çözme becerisini test eder.
- GSM8K: Modelin ilkokul düzeyindeki matematikte problem çözme yeteneğini değerlendirir.
Aşağıdaki tablo, önde gelen LLM’lerin kodlama ve matematiksel becerilerini karşılaştırarak çeşitli bilinen kıyaslamalardaki performansına genel bir bakış sunar.
Görsel: Mistral AI. Pazardaki önde gelen LLM modellerinin popüler kodlama ve matematik kıyaslamalarındaki performansı: HumanEval pass@1, MBPP pass@1, Math maj@4, GSM8K maj@8 (8-shot) ve GSM8K maj@1 (5 shot).
Önceki gibi, Mistral Large çoğu kıyaslamada (MBPP, Math maj@4 ve GSM8K) üstünlük gösterirken tümünde yüksek puanlar korur.
Buna ek olarak, Mistral Large bazı yeni yetenek ve güçlerle gelir:
- 32K token bağlam penceresi sayesinde kapsamlı belgelerden bilgileri doğru şekilde geri çağırabilir. Basitçe ifade etmek gerekirse, Mistral Large artık yanıt üretirken veya metni analiz ederken, Mistral 7B’nin 8K’lık bağlam penceresine kıyasla, aynı anda 32.000 tokene (sözcük parçaları) kadar girdi metnini dikkate alabilir.
- Talimatları takip etme konusundaki doğruluğu, geliştiricilerin moderasyon politikalarını uyarlamasına olanak tanır – bu yeteneği le Chat için sistem düzeyinde moderasyon kurmak üzere kullandık.
- Doğal olarak fonksiyon çağrısını destekler. Bu, Mistral Large’ın kendi çerçevesinde fonksiyon çağrılarını yerleşik olarak işleyip çalıştırabildiği anlamına gelir. Bu sayede LLM, belirli fonksiyonları yürütme taleplerini anlayabilir, bir yanıt üretiminin parçası olarak bu fonksiyonları icra edebilir veya verileri fonksiyonun mantığına göre işleyebilir.
Tüm Mistral AI modelleri, kısıtlama olmadan kullanım sağlayan Apache 2.0 lisansı altında yayınlanmıştır. Model mimarisi ve performansı hakkında daha fazla bilgiyi Mistral’ın resmî web sitesinden ve dokümantasyonundan edinebilirsiniz.
Mistral Large vs. Diğer LLM’ler
ChatGPT ve Claude gibi diğer LLM’lerle karşılaştırıldığında Mistral Large, öncelikle daha uygun maliyetiyle ayrışır.
Yapay zekâdaki rekabetçi ortamda öne çıkan Mistral Large, yaygın olarak kabul görmüş kıyaslamalarda etkileyici sonuçlar sergileyerek API üzerinden erişilebilen dünyadaki ikinci sıradaki model konumunu sağlamlaştırdı.
Bu başarı, metin anlama ve üretmedeki etkinliğini; GPT-4, Claude 2 ve LLaMA 2 70B gibi alandaki diğer devlere karşı, MMLU (Measuring massive multitask language understanding) gibi kapsamlı değerlendirmelerde ortaya koyar.
Görsel: Mistral AI. MMLU (Measuring massive multitask language understanding) üzerinde GPT-4, Mistral Large (önceden eğitilmiş), Claude 2, Gemini Pro 1.0, GPT 3.5 ve LLaMA 2 70B karşılaştırması.
ChatGPT etkileşimli yapay zekâ konuşmalarında devrim yaratırken ve Claude 2 geliştirilmiş anlama ve üretme yetenekleri sunarken, Mistral Large derin akıl yürütmeyi uygun maliyetli bir çerçevede birleştirerek ileri düzey yapay zekâyı daha geniş bir kitle için erişilebilir kılar.
Şimdi, bu devi ehlileştirmeyi öğrenme zamanı!
Mistral Large ile Başlarken
Mistral AI’a erişim, kısa sürede çalışmaya başlamanız için tasarlanmış basit bir kurulum süreciyle başlar.
Modele erişmenin iki ana yolu vardır:
- Mistral AI’ın ChatGPT esinli arayüzü “Le Chat”i kullanmak.
- Mistral’ın API uç noktasını kullanarak kodumuza entegre etmek.
Görsel: Yazar.
Daha basit bir modelle başlamak isterseniz, Mistral 7B’yi kullanma ve ince ayar yapma rehberini takip etmenizi şiddetle öneririm.
Mistral ChatBot - Le Chat
Bu arayüz, Mistral ile ticari şirketlerin (OpenAI veya Google gibi) sunduklarına benzer biçimde metin tabanlı bir sohbet yapmanıza olanak tanır; sorular sorabilir veya talimatlar verebilirsiniz, Mistral da mümkün olan en bilgilendirici şekilde yanıt vermeye çalışır.
Mistral Le Chat arayüzünden ekran görüntüsü.
Bu arayüze erişmek için Mistral Le Chat web sitesini ziyaret edip kaydolmanız yeterlidir. Ücretsizdir; herhangi bir limit veya kısıtlama yoktur.
Mistral API
Geliştiriciler Mistral ile, OpenAI’nin API sistemine benzer bir deneyim sunan API’si üzerinden etkileşime geçebilir.
Bu API, metin istemleri gönderip modelin ürettiği yanıtları almanıza olanak tanır. Python ile Mistral API’ye erişirken, mistralai gibi kütüphaneler Mistral API ile etkileşimi kolaylaştırır.
Öyleyse, Mistral Large ile etkileşime geçmek için en temel adımları atalım.
ADIM 1 - Kendi Mistral hesabımızı oluşturmak
İlk adım, Mistral web sitesine gidip “Build Now” düğmesine tıklamaktır.
MistralAI ana web sitesi ekran görüntüsü.
Yeni bir hesap oluşturmanız veya zaten bir hesabınız varsa oturum açmanız istenecektir.
MistralAI kayıt arayüzü ekran görüntüsü.
Oturum açtıktan sonra, modellere API üzerinden erişim için abonelik oluşturmanız gerekecektir.
MistralAI hesap ekran görüntüsü.
Ardından, kişisel ve faturalama bilgilerinizi doldurmanız gerekir.
MistralAI kayıt süreci ekran görüntüsü.
Ve işte bu kadar; kullanıma hazır bir hesap oluşturduk!
ADIM 2 - API KEY oluşturmak
Hesabınız aktif hâle geldikten sonra, Python kodunuzu kullanarak Mistral Large modelini çağırmak için bir API Anahtarı (API Key) üretmeniz gerekir. Bunun için API Keys bölümüne gitmelisiniz.
MistralAI kayıt süreci ekran görüntüsü.
Burada “Create new key” düğmesine basıp bir ad ve isterseniz bir son kullanma tarihi vermeniz yeterlidir (tamamen isteğe bağlıdır).
MistralAI kayıt süreci ekran görüntüsü.
ADIM 3 - Yerel ortamınızı kurun
Mistral modelini Python kodunuzdan çağırmak için, aşağıdaki pip komutuyla kolayca kurabileceğiniz mistralai kütüphanesini kullanacaksınız:
pip install mistralaiBir API Anahtarı kullanacağınız için, anahtarınızı saklamak üzere dotenv kütüphanesinden yararlanmanızı öneririm. Aşağıdaki pip komutuyla kolayca kurabilirsiniz:
pip install python-dotenvArdından, Mistral API Anahtarınızı bir .env dosyasına kolayca tanımlayıp aşağıdaki kodla okuyabilirsiniz:
import os
from dotenv import load_dotenv
# Load environment variables from the .env file
load_dotenv()
# Access the API key using os.getenv
api_key = os.getenv("MISTRAL_API_KEY")Mistral Large’ın Pratik Uygulamaları
Mistral Large; içerik üretimi, müşteri destek otomasyonu, programlama asistanlığı, veri analizi, dil çevirisi ve eğitim araçları dâhil birçok alanda kullanılabilir.
Bu uygulamalar, Mistral LLM’lerin farklı sektörlerde üretkenliği, yaratıcılığı ve karar almayı nasıl geliştirdiğini gösterir. Onunla oynamaya başlamak için önce modeli başlatmanız gerekir.
Bunu yapmak için mistralai.client kütüphanesini ve modelden yanıt almak üzere sohbet tamamlama fonksiyonunu içe aktaracaksınız. Ardından, API ile etkileşimi kolaylaştırmak için, girdi olarak isteminizi alıp çıktı olarak model yanıtını veren bir chat_mistral function tanımlarsınız.
from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage
model = "mistral-large-latest"
client = MistralClient(api_key=api_key)
def chat_mistral(prompt: str):
messages = [
ChatMessage(role="user", content=prompt)
]
# No streaming
chat_response = client.chat(
model=model,
messages=messages,
)
return chat_response.choices[0].message.contentMistral’ın başa çıkabildiği bazı örneklere bakalım:
Metin Üretimi ve İşleme
Mistral Large, metin üretimi, anlama ve dönüştürme içeren görevlerde mükemmeldir. Sürükleyici anlatılar ve makaleler oluşturmaktan karmaşık belgeleri özetlemeye ve yazı stillerini dönüştürmeye kadar, metin işleme alanındaki başlıca uygulamaları şunlardır:
Metin üretimi
Mistral Large’ın ve her LLM’in başlıca uygulamalarından biri, başlangıç isteminizden metin üretmektir. Bu yeteneğin merkezinde, modelin çeşitli alanlardan büyük miktarda metin içeren çok çeşitli veri kümeleri üzerinde kapsamlı eğitimi yer alır.
Bu kapsamlı eğitim, modele farklı yazı stillerini, konuları ve dil yapılarıni kavrama olanağı sağlar; böylece belirli tonlara veya içerik gereksinimlerine uyan metinler oluşturma konusunda yetkin hâle gelir.
# Starting prompt for a fairytale poem
prompt = """Write a short story starting with "Once upon a time" """
print(chat_mistral(prompt))
_________________________________________ #OUTPUT
Once upon a time, in a bustling city filled with towering skyscrapers and endless traffic, there was a small, quaint bookstore named "Whispers of the Past". This wasn't an ordinary bookstore. It was a magical place where every book held a secret story, waiting to be discovered.
The owner of the store, Mr. Benjamin, was an old man with a heart full of kindness and a mind full of tales. He had a peculiar habit of recommending books to his customers, not based on their genre preference, but on their current life situations. His recommendations were always spot on, and people often found solace, guidance, or inspiration from the books he suggested.
One day, a young girl named Lily walked into the store. She was new in town and had a lost look in her eyes. Seeing this, Mr. Benjamin approached her and asked, "What can I help you find today, my dear?"
Lily…
Metin üretimi hakkında daha fazla bilgiyi Metin Üretimi Nedir? başlıklı yazıda bulabilirsiniz.
Duygu analizi
Mistral Large’ın duygu analizi yeteneği, dilin bağlamlarını kavramasını sağlayan derin öğrenme yapısına dayanır; böylece olumlu, olumsuz ve nötr duyguları etkili biçimde ayırt eder.
Metin girdisini analiz ederek kelimelerin arkasındaki duygusal tonu çıkarımlayabilir; farklı veri setleri üzerindeki kapsamlı eğitiminden yararlanarak çeşitli içerik türlerinde doğru duygu tespiti sağlar.
Mistral için iyi bir kullanım, verilen bir metnin duygusunu ayırt etmesini istemek olabilir.
# Sample text
text = "This movie was absolutely fantastic! I highly recommend it."
prompt = f"""Analyze the sentime of the following {text}.
Generate a json like response with the corresponding sentiment (positive, neutral or negatie).
"""
print(chat_mistral(prompt))
_________________________________________ #OUTPUT
{
"Sentiment": "Positive",
"Text": "This movie was absolutely fantastic! I highly recommend it."
}
Metin özetleme
Mistral Large, uzun belgeleri kısa ve bilgilendirici özetlere dönüştürmek için gelişmiş doğal dil işleme yeteneklerinden yararlanarak metin özetlemede mükemmeldir. Bir metnin ana temalarını ve kilit ayrıntılarını anlayarak en kritik bilgileri belirler ve bütünlüklü, özlü bir özet üretir.
Bu yetenek, büyük hacimli metinlerin özünü hızla kavramak için özellikle kullanışlıdır; Mistral Large’ı bilgileri verimli şekilde sindirip bunlara göre hareket etmesi gereken profesyoneller için vazgeçilmez bir araç yapar.
Yapılabilecek basit bir örnek, modelden belirli bir metni özetlemesini istemektir; aşağıda görebilirsiniz:
# Sample text
text = """The quick brown fox jumps over the lazy dog. The rain in Spain falls mainly on the plain.
This is a longer sentence to show summarization capabilities."""
prompt = f"""Summarize the following {text} in 4 words.
"""
print(chat_mistral(prompt))
_________________________________________ #OUTPUT
Fox jumps, rain falls.
Metin çevirisi ve çok dilli görevler
Mistral Large, çok dilli görevleri yerine getirmede de üstün yetenekler sergiler. Mistral-large, özellikle Fransızca, Almanca, İspanyolca ve İtalyanca’da metni anlama ve üretme konusunda özel olarak eğitilmiştir.
Mistral Large, birden fazla dilde iletişim kurması gereken işletmeler ve kullanıcılar için özellikle değerli olabilir.
Basit bir örnek, Mistral Large’ı bir çevirmen olarak kullanmaktır.
# Sample text
text = """The quick brown fox jumps over the lazy dog. The rain in Spain falls mainly on the plain.
This is a longer sentence to show summarization capabilities."""
language_in = "english"
language_out = "spanish"
prompt = f"""Translate the following {text} that is written in {language_in} to {language_out} and
just output the translated text.
"""
print(chat_mistral(prompt))
_________________________________________ #OUTPUT
The quick brown fox jumps over the lazy dog. The rain in Spain falls mainly on the plain.
Translation to Spanish:
El rápido zorro marrón salta sobre el perro perezoso. La lluvia en España cae principalmente en la llanura.
This is a longer sentence to show summarization capabilities.
Translation to Spanish:
Esta es una oración más larga para mostrar las capacidades de resumen.
Kod Üretimi ve Matematiksel Problem Çözme
Metnin ötesinde Mistral Large, kod üretimi ve matematiksel problemleri çözmede kayda değer bir ustalık sergiler. Kısa problem tanımları sağlayarak, Mistral Large’dan optimize kod parçacıkları üretmesini ve matematiksel zorlukları çözmesini isteyebilir; bu da modelin eğitim, araştırma ve geliştirme bağlamlarındaki faydasını ortaya koyar.
Kod üretimi
Mistral Large, üst düzey tanımları anlayıp bunları çeşitli programlama dillerinde sözdizimsel olarak doğru ve verimli koda dönüştürerek kod üretiminde mükemmeldir.
Geniş kod tabanları, teknik dokümantasyonlar ve geliştirici forumları üzerinde kapsamlı eğitiminden yararlanarak, belirtilen gereksinimleri karşılayan, işlevsel ve optimize edilmiş kod üretir.
Basit bir örnek, modelden tarif edilen bir görevi yerine getiren bir fonksiyon üretmesini istemektir.
# Prompt: Generate a Python function that takes a list of numbers and returns the sum of squares.
prompt = """def sum_of_squares(numbers):
# Your code here
pass
# Call the generated function with a sample list
numbers = [1, 2, 3]
result = sum_of_squares(numbers)
print(f"Sum of squares: {result}") # Expected output: Sum of squares: 14"""
print(chat_mistral(prompt))
_________________________________________ #OUTPUT
Sure, I can help you define the function `sum_of_squares`. This function should take a list of numbers as an argument, square each number, and then return the sum of those squares. Here's how you could do it:
```python
def sum_of_squares(numbers):
return sum(num ** 2 for num in numbers)
```
Bu yetenek, geliştiricilere hızlı prototipleme, hata ayıklama ve karmaşık algoritmaları kolayca uygulama konusunda yardımcı olarak geliştirme sürecini hızlandırır.
Matematiksel problem çözme
Mistral Large, sayısal kavramlara ilişkin derin anlayışı ve karmaşık matematiksel talimatları işleyip yorumlama becerisi sayesinde matematiksel problemleri çözmede yetkindir.
Geniş bir yelpazedeki matematiksel veriler üzerinde eğitilmiş algoritmaları uygulayarak, temel aritmetikten daha ileri kalkülüs ve cebire kadar uzanan problemleri ele alabilir.
Örneğin, modelden bir matematik problemini çözmesini isteyebilirsiniz.
# Prompt: Solve a system of linear equations with two variables.
prompt = """We have a system of equations:
x + 2y = 5
3x - y = 1
Solve for x and y.
"""
print(chat_mistral(prompt))
_________________________________________ #OUTPUT
Sure, I'd be happy to help you solve this system of equations. We can use the method of substitution or elimination. I'll use substitution for this example.
First, let's solve the first equation for x:
x = 5 - 2y
Now, we can substitute x in the second equation with the expression we just found:
3(5 - 2y) - y = 1
Expanding and simplifying this gives:
15 - 6y - y = 1
-7y = 1 - 15
-7y = -14
Now, divide both sides by -7 to solve for y:
y = -14 / -7
y = 2
Substitute y = 2 into the first equation:
x + 2(2) = 5
x + 4 = 5
x = 5 - 4
x = 1
So, the solution to the system of equations is x = 1 and y = 2.
Bu yetenek, Mistral Large’ın eğitimciler, öğrenciler ve araştırmacılar için; matematiksel sorulara çözüm bulmada veya çalışmalarının doğruluğunu teyit etmede değerli bir araç olmasını sağlar.
Mistral Large Gelişmiş Özellikler ve En İyi Uygulamalar
Fiyatlandırma ve erişimi anlama
Mistral AI, API hizmetleri için, sohbet tamamlama ve gömme (embedding) API’leri için farklı ücretlerle kullandıkça öde (pay-as-you-go) modeli sunar. Fiyatlar, model karmaşıklığına göre değişmek üzere milyon token başınadır; seçenekler arasında Mistral 7B, Mixtral 8x7B ve Mistral modelinin çeşitli boyutları (Small, Medium, Large) bulunur.
Platform, farklı proje gereksinimleri ve bütçe kısıtları için tasarlanmış Mistral Small, Medium ve Large dâhil çeşitli katmanlar sunar. En düşük fiyatlar, token başına 0,25$ ile Mistral 7B için geçerli olup, Mistral Large çıktı için 8$ ve Mistral Large girdi için 24$’a kadar çıkar.
Bu esneklik, performansı ve harcamayı birlikte optimize ederek en uygun model sürümünü seçmenize olanak tanır.
Mistral AI modelleri fiyatlandırma tablosu.
Platform, saniyede 5 istek, dakikada 2 milyon token ve ayda 10.000 milyon token oran sınırları uygular; talep üzerine ayarlama imkanları vardır.
Ayrıntılı fiyatlandırma ve oran sınırı bilgisi için Mistral AI’ın fiyatlandırma sayfasını ziyaret edin.
Performansı optimize etme
Doğru Mistral modelini seçmek, performans ile maliyet arasında denge kurmayı gerektirir. İhtiyaçlarınız seçiminizi belirler ve modeller geliştikçe bu seçim değişebilir.
Genel olarak, daha büyük modeller daha iyi performans gösterir; Mistral Large, (yukarıda açıkladığımız LLM kıyaslaması Measuring massive multitask language in understanding olan) MMLU gibi kıyaslamalarda liderdir; ardından Mistral Medium, Small, Mixtral 8x7B ve Mistral 7B gelir.
Mistral Modellerinin performans karşılaştırması. Görsel: Mistral AI.
Mistral Large’ın etkinliğini en üst düzeye çıkarırken maliyetleri yönetmek için sorgularınızı rafine edebilir ve görevinize en uygun model sürümünü seçebilirsiniz. LLM’lerde ince ayar (fine-tuning) hakkında daha fazla bilgiyi şu bağlantıdan edinebilirsiniz: LLM’lerde İnce Ayara Giriş Rehberi
Mistral AI, beş önde gelen Büyük Dil Modelini sunan beş API uç noktası sağlar:
- open-mistral-7b (aka mistral-tiny-2312)
- open-mixtral-8x7b (aka mistral-small-2312)
- mistral-small-latest (aka mistral-small-2402)
- mistral-medium-latest (aka mistral-medium-2312)
- mistral-large-latest (aka mistral-large-2402)
En yeni Mistral Modeli, gerçekleştirmek istediğimiz uygulamaya bağlı olarak azaltılmış maliyet ve performansla üç varyant sunar:
- Mistral Small: Sınıflandırma, müşteri desteği ve temel metin üretimi gibi basit ve yüksek hacimli görevler için optimize edilmiştir. Spam tespiti gibi düz uygulamalar için maliyet etkindir.
- Mistral Medium: Orta düzey karmaşıklık gerektiren görevler için tasarlanmıştır; veri çıkarımı, belge özetleme ve açıklayıcı içerik üretiminde başarılıdır. Yetenek ve verim arasında denge kurar.
- Mistral Large: Neredeyse tüm kıyaslamalarda üstünlük gösterir. Mistral Large; karmaşık, yoğun muhakeme gerektiren görevler veya sentetik metin ve kod üretimi gibi uzmanlaşmış uygulamalar için en uygunudur. Gelişmiş akıl yürütme ve problem çözmede üstün performans sergiler.
Mistral Large için Sırada Ne Var?
Mistral Large gelişmeye devam ederken; gelecekte yeni geliştirmeler, topluluk katkıları ve iyileştirmeler ufukta görünüyor.
Mistral Large’ın tüm yeteneklerinden yararlanmak ve projelerinize en yeni özellikleri entegre etmek isteyen kullanıcılar için bu gelişmelerden haberdar olmak kritik önemdedir.
Modelin yol haritası, akıl yürütme, dil desteği ve kullanıcı erişilebilirliğini geliştirmeye odaklanarak sürekli inovasyon vaat ediyor.
Sonuç
Mistral Large, çok dilli destekle gelişmiş akıl yürütme sunan ve kullanıcılara kodlama ile matematik alanlarında yardımcı olan; yapay zekâ ve Veri Bilimi alanında anıtsal bir ileri adımı temsil eder.
İlk kez, yalnızca güçlü becerilere sahip olmakla kalmayıp OpenAI’nin GPT-4’ü veya Google’ın Gemini’si gibi ticari modelleri yenen bazı kıyaslamalarda lider gelen, açık kaynaklı ve uygun maliyetli bir modelimiz var.
Bu, Mistral Large’ın gücünden yararlanarak düşük bütçeyle ve daha iyi performansla yeni olasılıkların kilidini açabileceğiniz, süreçleri yalınlaştırabileceğiniz ve eskiden erişilemez görülen yenilikçi çözümler üretebileceğiniz anlamına gelir.
Tüm koda şu GitHub deposundan bakabilirsiniz.
LLM alanında kendinizi geliştirmeye devam etmek istiyorsanız daha ileri düzey eğitimleri takip etmenizi şiddetle tavsiye ederim. Alana tamamen yeniyseniz, pek çok temel eğitim yöntemini ve en güncel araştırmaları kapsayan DataCamp’in LLM Kavramları kursuyla başlayabilirsiniz.
Daha ileri düzey kullanıcılar için takip edilebilecek diğer iyi kaynaklar:
Konular
