Mistral 7B — автокоордерная крупная языковая модель, разработанная для выполнения широкого круга задач обработки естественного языка. Модель содержит примерно 7,3 миллиарда параметров и была оптимизирована для соотношения производительности и вычислительной эффективности. Архитектура включает модификации стандартной трансформерной схемы, направленные на снижение требований к памяти и ускорение вывода при сохранении конкурентной точности на бенчмарках генерации и понимания текста.
Принципиальные особенности реализации включают использование техник вниманиия с ограниченной областью (sliding-window attention) и группового запроса внимания (grouped-query attention), что позволяет обрабатывать длинные контексты и уменьшать вычислительную сложность по сравнению с классическими полными attention-механизмами. Модель была представлена как инструмент для исследователей и разработчиков, ориентированный на применение в задачах генерации текста, диалоговых системах, аннотации и классификации, а также встраиваемых приложениях, где важна экономия ресурсов.
- Размер: около 7 миллиардов параметров, рассчитана на баланс между производительностью и эффективностью.
- Архитектура: трансформерное ядро с оптимизациями для уменьшения объёма вычислений и памяти.
- Механизмы внимания: sliding-window attention и grouped-query attention для обработки длинных контекстов и ускорения вывода.
- Производительность: демонстрирует конкурентные результаты на стандартных бенчмарках NLU/NLG относительно моделей схожего класса.
- Применение: генерация текста, чат-боты, резюмирование, аннотирование, классификация и прочие задачи NLP в ресурсно-ограниченных средах.
- Эффективность: оптимизирована для работы на аппаратуре с ограниченной памятью и для сценариев с ограничениями по вычислительным ресурсам.
- Ограничения: как и другие большие языковые модели, подвержена генерации некорректных или неточных утверждений и требует проверки результатов в критичных приложениях.