Esta lição vai abordar:
- Explorar os diferentes Modelos Mistral
- Compreender os casos de uso e cenários para cada modelo
- Explorar exemplos de código que mostram as características únicas de cada modelo.
Nesta lição, vamos explorar 3 diferentes modelos Mistral: Mistral Large, Mistral Small e Mistral Nemo.
Cada um destes modelos está disponível gratuitamente no mercado de Modelos do GitHub. O código neste notebook irá usar estes modelos para executar o código. Aqui estão mais detalhes sobre como usar Modelos do GitHub para prototipar com modelos de IA.
O Mistral Large 2 é atualmente o modelo principal da Mistral e foi concebido para uso empresarial.
O modelo é uma atualização do Mistral Large original oferecendo
- Janela de Contexto maior - 128k vs 32k
- Melhor desempenho em Tarefas de Matemática e Código - 76.9% de precisão média vs 60.4%
- Desempenho multilingue aumentado - idiomas incluem: Inglês, Francês, Alemão, Espanhol, Italiano, Português, Holandês, Russo, Chinês, Japonês, Coreano, Árabe e Hindi.
Com estas características, o Mistral Large destaca-se em
- Geração Auxiliada por Recuperação (RAG) - devido à janela de contexto maior
- Chamada de Funções - este modelo tem chamada nativa de funções que permite integração com ferramentas externas e APIs. Estas chamadas podem ser feitas tanto em paralelo como sequencialmente, uma após outra.
- Geração de Código - este modelo destaca-se na geração para Python, Java, TypeScript e C++.
Neste exemplo, estamos a usar o Mistral Large 2 para executar um padrão RAG sobre um documento de texto. A pergunta está escrita em coreano e questiona sobre as atividades do autor antes da universidade.
Usa o Modelo de Embeddings Cohere para criar embeddings do documento de texto assim como da pergunta. Para este exemplo, usa o pacote faiss de Python como armazenamento vetorial.
O prompt enviado ao modelo Mistral inclui tanto as perguntas como os fragmentos recuperados que são similares à pergunta. O Modelo fornece então uma resposta em linguagem natural.
pip install faiss-cpuimport requests
import numpy as np
import faiss
import os
from azure.ai.inference import ChatCompletionsClient
from azure.ai.inference.models import SystemMessage, UserMessage
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.inference import EmbeddingsClient
endpoint = "https://models.inference.ai.azure.com"
model_name = "Mistral-large"
token = os.environ["GITHUB_TOKEN"]
client = ChatCompletionsClient(
endpoint=endpoint,
credential=AzureKeyCredential(token),
)
response = requests.get('https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt')
text = response.text
chunk_size = 2048
chunks = [text[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)]
len(chunks)
embed_model_name = "cohere-embed-v3-multilingual"
embed_client = EmbeddingsClient(
endpoint=endpoint,
credential=AzureKeyCredential(token)
)
embed_response = embed_client.embed(
input=chunks,
model=embed_model_name
)
text_embeddings = []
for item in embed_response.data:
length = len(item.embedding)
text_embeddings.append(item.embedding)
text_embeddings = np.array(text_embeddings)
d = text_embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(d)
index.add(text_embeddings)
question = "저자가 대학에 오기 전에 주로 했던 두 가지 일은 무엇이었나요?"
question_embedding = embed_client.embed(
input=[question],
model=embed_model_name
)
question_embeddings = np.array(question_embedding.data[0].embedding)
D, I = index.search(question_embeddings.reshape(1, -1), k=2) # distância, índice
retrieved_chunks = [chunks[i] for i in I.tolist()[0]]
prompt = f"""
Context information is below.
---------------------
{retrieved_chunks}
---------------------
Given the context information and not prior knowledge, answer the query.
Query: {question}
Answer:
"""
chat_response = client.complete(
messages=[
SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
UserMessage(content=prompt),
],
temperature=1.0,
top_p=1.0,
max_tokens=1000,
model=model_name
)
print(chat_response.choices[0].message.content)O Mistral Small é outro modelo da família Mistral na categoria premier/enterprise. Como o nome indica, este modelo é um Modelo de Linguagem Pequeno (SLM). As vantagens de usar o Mistral Small são que ele é:
- Mais económico comparado com os LLMs Mistral como Mistral Large e NeMo - redução de preço de 80%
- Baixa latência - resposta mais rápida comparado com os LLMs da Mistral
- Flexível - pode ser implementado em diferentes ambientes com menos restrições nos recursos necessários.
O Mistral Small é ótimo para:
- Tarefas baseadas em texto, como sumarização, análise de sentimento e tradução.
- Aplicações onde são feitas frequentes solicitações devido à sua eficiência de custos
- Tarefas de código com baixa latência como revisão e sugestões de código
Para mostrar as diferenças de latência entre Mistral Small e Large, execute as células abaixo.
Deve conseguir ver uma diferença nos tempos de resposta entre 3-5 segundos. Note também os comprimentos e estilo de resposta sobre o mesmo prompt.
import os
endpoint = "https://models.inference.ai.azure.com"
model_name = "Mistral-small"
token = os.environ["GITHUB_TOKEN"]
client = ChatCompletionsClient(
endpoint=endpoint,
credential=AzureKeyCredential(token),
)
response = client.complete(
messages=[
SystemMessage(content="You are a helpful coding assistant."),
UserMessage(content="Can you write a Python function to the fizz buzz test?"),
],
temperature=1.0,
top_p=1.0,
max_tokens=1000,
model=model_name
)
print(response.choices[0].message.content)import os
from azure.ai.inference import ChatCompletionsClient
from azure.ai.inference.models import SystemMessage, UserMessage
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
endpoint = "https://models.inference.ai.azure.com"
model_name = "Mistral-large"
token = os.environ["GITHUB_TOKEN"]
client = ChatCompletionsClient(
endpoint=endpoint,
credential=AzureKeyCredential(token),
)
response = client.complete(
messages=[
SystemMessage(content="You are a helpful coding assistant."),
UserMessage(content="Can you write a Python function to the fizz buzz test?"),
],
temperature=1.0,
top_p=1.0,
max_tokens=1000,
model=model_name
)
print(response.choices[0].message.content)Comparado com os outros dois modelos discutidos nesta lição, o Mistral NeMo é o único modelo gratuito com licença Apache2.
É visto como uma atualização do LLM open source anterior da Mistral, o Mistral 7B.
Algumas outras características do modelo NeMo são:
-
Tokenização mais eficiente: Este modelo usa o tokenizer Tekken em vez do mais comum tiktoken. Isto permite melhor desempenho em mais idiomas e código.
-
Ajuste fino: O modelo base está disponível para ajuste fino. Isto permite mais flexibilidade para casos de uso onde o ajuste fino pode ser necessário.
-
Chamada Nativa de Funções - Como o Mistral Large, este modelo foi treinado em chamadas de função. Isto torna-o único como sendo um dos primeiros modelos open source a fazê-lo.
Neste exemplo, vamos analisar como o Mistral NeMo lida com a tokenização comparado com o Mistral Large.
Ambos os exemplos usam o mesmo prompt, mas deve ver que o NeMo retorna menos tokens do que o Mistral Large.
pip install mistral-common# Importar os pacotes necessários:
from mistral_common.protocol.instruct.messages import (
UserMessage,
)
from mistral_common.protocol.instruct.request import ChatCompletionRequest
from mistral_common.protocol.instruct.tool_calls import (
Function,
Tool,
)
from mistral_common.tokens.tokenizers.mistral import MistralTokenizer
# Carregar o tokenizer do Mistral
model_name = "open-mistral-nemo"
tokenizer = MistralTokenizer.from_model(model_name)
# Tokenizar uma lista de mensagens
tokenized = tokenizer.encode_chat_completion(
ChatCompletionRequest(
tools=[
Tool(
function=Function(
name="get_current_weather",
description="Get the current weather",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
},
"format": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "The temperature unit to use. Infer this from the user's location.",
},
},
"required": ["location", "format"],
},
)
)
],
messages=[
UserMessage(content="What's the weather like today in Paris"),
],
model=model_name,
)
)
tokens, text = tokenized.tokens, tokenized.text
# Contar o número de tokens
print(len(tokens))# Importar os pacotes necessários:
from mistral_common.protocol.instruct.messages import (
UserMessage,
)
from mistral_common.protocol.instruct.request import ChatCompletionRequest
from mistral_common.protocol.instruct.tool_calls import (
Function,
Tool,
)
from mistral_common.tokens.tokenizers.mistral import MistralTokenizer
# Carregar o tokenizador Mistral
model_name = "mistral-large-latest"
tokenizer = MistralTokenizer.from_model(model_name)
# Tokenizar uma lista de mensagens
tokenized = tokenizer.encode_chat_completion(
ChatCompletionRequest(
tools=[
Tool(
function=Function(
name="get_current_weather",
description="Get the current weather",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
},
"format": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "The temperature unit to use. Infer this from the user's location.",
},
},
"required": ["location", "format"],
},
)
)
],
messages=[
UserMessage(content="What's the weather like today in Paris"),
],
model=model_name,
)
)
tokens, text = tokenized.tokens, tokenized.text
# Contar o número de tokens
print(len(tokens))Após concluir esta lição, consulte a nossa coleção de Aprendizagem de IA Generativa para continuar a aumentar os seus conhecimentos em IA Generativa!
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