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Mistral AI lanza Mixtral 8x7B, un modelo abierto de mezcla de expertos

Mixtral 8x7B en resumen

Mixtral 8x7B usaba 12.9B de sus 46.7B de parámetros por token, igualó o superó a GPT-3.5 en la mayoría de las pruebas estándar y se publicó con Apache 2.0 y contexto de 32K.

Qué cambió con Mixtral 8x7B

Mistral AI lanzó Mixtral 8x7B el 11 de diciembre de 2023. Era un modelo de mezcla de expertos dispersa: en cada capa un enrutador envía cada token a dos de ocho grupos de expertos, así que solo usa 12.9B de sus 46.7B de parámetros por token. Manejaba un contexto de 32K tokens e inglés, francés, italiano, alemán y español.

Mistral dijo que Mixtral superó a Llama 2 70B en la mayoría de las pruebas con una inferencia unas seis veces más rápida, y que igualó o superó a GPT-3.5 en la mayoría de las evaluaciones estándar. Una versión ajustada para instrucciones obtuvo 8.3 en MT-Bench. Los pesos se publicaron con Apache 2.0.

Mixtral 8x7B en cifras

Los valores provienen de la fuente enlazada en la fecha indicada. No son mediciones de IA Compa.

Cómo se compara

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Ventana de contexto (tokens)mayor es mejor

Dónde comparar Mixtral 8x7B

Clasificaciones independientes y recursos oficiales para comparar este modelo por tu cuenta. Las posiciones cambian con frecuencia; cada sitio muestra sus datos actuales.

Por qué Mixtral 8x7B importa para los negocios

Para los negocios, Mixtral fue el primer modelo abierto capaz de reemplazar a GPT-3.5 en muchos flujos, con buen español y otros idiomas europeos, y con un costo de ejecución menor de lo que su tamaño sugería. También convirtió la mezcla de expertos en el diseño estándar para modelos eficientes.

Fuentes de esta noticia

  1. Oficial
  2. Mixtral-8x7B-v0.1 model card (se abre en una pestaña nueva)

    Mistral AI on Hugging Face · huggingface.co

    Oficial
  3. Mixtral 8x7B model page (se abre en una pestaña nueva)

    Artificial Analysis · artificialanalysis.ai

    Evaluación

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