Categories
IT-tutorials

Vad är Pixtral – Den nya multimodala stora språkmodellen

Viktiga takeaways
  • Pixtral är en kraftfull AI-modell som kan bearbeta text och bilder.
  • Branscher som juridik, finans och forskning kan dra nytta av Pixtral.
  • Pixtral Large kan överträffa de bästa AI-modellerna i flera avseenden.

Mistral, en fransk startup för artificiell intelligens (AI), har befäst sin position som en stor störare inom AI-branschen. Och det har en modell att tacka för detta – Pixtral Large. Här är allt du behöver veta om det.

Vad är Pixtral?

Pixtral är en sofistikerad multimodal språkmodell. Än så länge består Pixtral-familjen av två modeller – Pixtral 12B och Pixtral Large. Eftersom Pixtral Large praktiskt taget är en kraftfullare version av sin föregångare – Pixtral 12B – kommer denna guide i första hand att fokusera på dess kapacitet.

Denna Pixtral-modell med 124B-parameter består av två delar – en textavkodare och en visiondekoder. Den förra fokuserar på att förstå skriftspråk. Det senare hjälper modellen att förstå bilder. Denna kombination ger Pixtral Large en unik förmåga att arbeta med både text och bilder samtidigt, vilket ger den den smickrande titeln som en “multimodal” modell.

Pixtral Large kan hantera en enorm mängd information – upp till 30 högupplösta bilder eller motsvarande en 300-sidig bok på en gång. Detta gör att den i kraft liknar andra ledande AI-modeller, som de från OpenAI.

Vilka är de viktigaste egenskaperna hos Pixtral Large?

Några av nyckelfunktionerna i denna Pixtral-modell framgår av dess beskrivning. Låt oss ändå bryta ner dessa funktioner och gräva lite djupare.

Ett expansivt sammanhangsfönster för komplexa uppgifter

Ett sammanhangsfönster hänvisar till mängden text som en modell kan “komma ihåg” eller bearbeta på en gång. I detta avseende förblir Pixtral Large trogen sitt namn. Den har ett stort sammanhangsfönster på 128 000 tokens. Detta innebär att den kan bearbeta stora bitar av data utan att dela upp den i mindre delar.

Flexibel visionsbearbetning över upplösningar

Pixtral Large är som sagt utrustad med en vision-kodare. Tja, den kodaren kan bearbeta bilder i olika upplösningar. Denna flexibilitet gör att modellen kan anpassa sig till olika typer av uppgifter. En snabb bildbehandling eller en högprecisionsanalys… det är samma sak med denna Pixtral-modell.

Standardiserad prestanda med MM-MT-bänk

Mistral utvecklade ett benchmark med öppen källkod som heter MM-MT-Bench. Målet med detta verktyg är att tillhandahålla konsekventa utvärderingsstandarder för multimodala modeller som Pixtral Large. Som ett resultat kan forskare bedöma hur bra Pixtral Large presterar jämfört med andra modeller.

Avancerat multimodalt resonemang

Pixtral Large har utbildats på dataset som kombinerar både text och bild. Tränad – och finstämd. Detta gör att den kan följa komplexa instruktioner som involverar båda typerna av data samtidigt. Till exempel kan en chatbot för kundsupport analysera både en bild av en skadad produkt och kundens meddelande som förklarar problemet samtidigt. Pixtral Large skulle göra det möjligt för den att förstå problemet grundligt och bibehålla sammanhang över flera utbyten. Det är för att inte tala om också att tillhandahålla en korrekt lösning i slutändan.

Skalbarhet över applikationer

Med Pixtral Large kan du ta dig an praktiskt taget alla uppgifter. Du kan göra något litet och specifikt som att analysera ett kontrakt. Eller så kan Pixtral Large hjälpa dig att bygga en multimodal sökmotor för e-handel. Det är bara så mångsidigt. Denna mångsidighet gör denna Pixtral-modell idealisk för ett brett spektrum av industrier och användningsfall. Vanliga verkliga exempel inkluderar:

  • Dokumentanalys och hantering inom juridik- och finansbranschen
  • Datavisualisering och analys inom forskning och datavetenskap
  • Kundsupport inom e-handel och teknik

Hur jämför Pixtral Large med stora multimodala konkurrenter?

Mistral kan vara en relativt ny spelare i AI-utrymmet. Den kan dock redan konkurrera med AI-jättar. Inte bara det, men det kan överträffa dem.

Pixtral Large fortsätter denna trend. Denna Pixtral-modell har utmärkt sig i benchmark-tester mot de bästa multimodala modellerna. Här är bara några höjdpunkter.

Vad är Pixtral – Den nya multimodala stora språkmodellen 2
  • Överträffade Claude-3.5, Sonnet och Llama-3.2 i matematiska resonemang med visuella data
  • Överträffade GPT-4o och Gemini-1.5 Pro i förståelse och resonemang med diagram, tabeller och skannade dokument
  • Överträffade Claude-3.5, Sonnet, Gemini-1.5 Pro och GPT-4o i verkliga multimodala applikationer med text och bild