Nouveau : Mistral-7B de Mistral AI - Le ChatGPT Français (Enfin)

Emile Dev

6 Oct 202303:28

Summary

TLDRLa start-up française Mistral a annoncé son premier modèle de langage, MISTRAL 7b, avec une stratégie open source sans limites. Fondé par des anciens ingénieurs de DeepMind et Meta AI, Mistral a levé 100 millions d'euros et est valorisé à 200 millions d'euros. Le modèle, bien que moins performant que les modèles plus grands de Moonshot AI, offre des avantages en manipulation de texte et en raisonnements, suggérant un potentiel prometteur pour les entreprises intéressées par l'intelligence artificielle générative.

Takeaways

🇫🇷 La société française Mistral a lancé son premier modèle de langage, MISTRAL 7b, qui est open source et sans limitations.
💶 Mistral a levé 100 millions d'euros et est valorisée à 200 millions d'euros après cette levée de fonds.
🔍 MISTRAL 7b est plus performant que les modèles Yama 2 13b sur plusieurs indicateurs et peut rivaliser avec des modèles de taille similaire.
🤖 Le modèle MISTRAL a été fondé par un ex-ingénieur de DeepMind et deux ex-ingénieurs de Meta AI.
📈 MISTRAL 7b est disponible pour le téléchargement et l'utilisation par tout le monde, offrant des possibilités de suivi et de personnalisation.
📝 MISTRAL 7b s'est bien déroulé dans les tests de code et de manipulation de texte, bien qu'il y ait des approximations dans la génération pure.
🆚 En termes de paramètres, MISTRAL 7b avec 7 milliards de paramètres est inférieur à GPT 3.5 et GPT 4 qui ont respectivement 200 milliards et plus de 2000 milliards de paramètres.
🚀 Pour les entreprises intéressées par l'intelligence artificielle générative, Mistral est un acteur clé à suivre pour les prochaines années.
🔒 Mistral assure une confidentialité poussée, conforme aux normes de l'UE, ce qui est rassurant pour les entreprises.
🔍 Les performances futures de Mistral sont prometteuses, et l'équipe derrière le modèle est suivie de près pour voir comment elle priorise les développements à venir.
🌐 La stratégie d'ouverture de Mistral contraste avec celle de GPT 3.5 et GPT 4 qui restent privés, offrant ainsi une alternative européenne solide.

Q & A

Qu'est-ce que Mistral et pourquoi est-il important dans le domaine de l'IA ?
-Mistral est une société française qui a développé un modèle d'IA nommé MISTRAL. Il est important car il s'agit du premier modèle de cette société et il a été créé avec une stratégie open-source, offrant moins de restrictions que d'autres modèles concurrents.
Combien de fonds Mistral a-t-il levé et à quel montant est-il valorisé après cette levée de fonds ?
-Mistral a levé 100 millions d'euros et est valorisé à 200 millions d'euros après cette levée de fonds.
Quelle est la différence entre le modèle MISTRAL et d'autres modèles d'IA comme GPT 3.5 ou GPT 4 ?
-Le modèle MISTRAL est open-source et sans limitations, contrairement à GPT 3.5 et GPT 4 qui sont privés. De plus, MISTRAL 7b est plus performant que Yama 2 13b sur tous les indicateurs et peut rivaliser avec des modèles plus grands comme Yama 2 38b et 21b sur certains segments.
Quel est le modèle de base de Mistral et quels sont ses avantages par rapport aux autres modèles ?
-Le modèle de base de Mistral est MISTRAL 7b. Son avantage est sa performance élevée malgré avoir seulement 7 milliards de paramètres, ce qui le rend intéressant pour la manipulation de texte et la génération de résumés, même s'il y a encore des approximations à améliorer.
Comment peut-on tester le modèle MISTRAL 7b et quels sont les retours généraux ?
-On peut tester le modèle MISTRAL 7b sur Hugging Face et le Lab de Perplexity. Les retours généraux sont positifs, soulignant que MISTRAL 7b se débrouille bien en codage et en manipulation de texte existant, bien qu'il y ait des approximations pour la génération pure.
Pourquoi les entreprises qui ont besoin de générative AI ou qui en auront besoin dans les 10 prochaines années devraient s'intéresser à Mistral ?
-Les entreprises devraient s'intéresser à Mistral car le modèle MISTRAL 7b offre des performances intéressantes, une personnalisation et un suivi possibles, ainsi qu'une confidentialité renforcée conforme aux normes de l'UE.
Quel est le fondateur de Mistral et quel est son background ?
-Mistral a été fondé par trois personnes, dont un ex-ingénieur de chez DeepMind et deux ex-ingénieurs de chez Meta AI, ce qui indique une solide expérience dans le domaine de l'IA.
Quels sont les défis et les opportunités que Mistral pourrait rencontrer dans le futur ?
-Les défis pour Mistral pourraient inclure la concurrence avec des entreprises bien établies telles que OpenAI, tandis que les opportunités pourraient inclure le développement de modèles plus grands, l'interface utilisateur et l'expérience similaire à celle de GPT, et le travail avec d'autres entreprises.
Quel est le segment que Mistral va prioriser dans les prochains mois et quel en sera le impact ?
-Le script ne spécifie pas explicitement quel segment Mistral va prioriser, mais il est suggéré qu'ils pourraient se concentrer sur les proos ou développer une interface pour proposer une expérience similaire à GPT, ce qui pourrait avoir un impact significatif sur leur positionnement sur le marché.
Comment les entreprises peuvent-elles commencer à utiliser les modèles de Mistral et quel est le potentiel de ce marché ?
-Les entreprises peuvent commencer à utiliser les modèles de Mistral en s'approchant de l'équipe derrière Mistral et en explorant des partenariats. Le potentiel de ce marché est élevé, en particulier pour les entreprises intéressées par l'IA générative et la confidentialité conforme aux normes de l'UE.
Quelle est la position de Mistral par rapport à la confidentialité et aux normes de l'UE ?
-Mistral semble mettre l'accent sur la confidentialité et la conformité aux normes de l'UE, ce qui est un atout important pour les entreprises soucieuses de respecter ces réglementations.

Outlines

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🌐 Présentation de Mistral, le nouveau modèle français

Le script introduit Mistral, le premier modèle développé par la société française Mistral AI. Fondé par un ancien ingénieur de DeepMind et deux ex-ingénieurs de Meta AI, Mistral a levé 100 millions d'euros en juin et a rendu son modèle open source, contrairement à d'autres acteurs comme GPT 3.5 ou GPT-4. Le modèle, nommé MISTRAL 7b, est plus performant que Yama 2 (13b) sur divers indicateurs et pourrait rivaliser avec des modèles plus grands comme Yama 2 (38b) et Yama 2 (21b) en termes de compréhension et raisonnement. L'objectif principal n'est pas de servir de mini chat GPT, bien que cela soit possible. Le script encourage les abonnés à tester le modèle sur Hugging Face et le Lab de Perplexity.

Mindmap

Keywords

💡Mistral

Mistral est le nom de la société française à l'origine du modèle de l'IA discuté dans la vidéo. Fondée par des anciens ingénieurs de DeepMind et de Meta AI, elle a levé 100 millions d'euros et a lancé son premier modèle, MISTRAL 7b. Le terme 'Mistral' est central dans le script, car il représente l'effort de créer un modèle d'IA européen compétitif.

💡Open Source

Open Source fait référence à la stratégie de Mistral de rendre son modèle d'IA accessible à tous, sans restrictions, contrairement à d'autres modèles privés comme GPT 3.5 ou GPT 4. Dans le script, cela est souligné comme un choix intéressant qui permet à tout le monde de télécharger et d'utiliser le modèle sans limitation.

💡Mistral 7b

Mistral 7b est le premier modèle d'IA de la société Mistral, doté de 7 milliards de paramètres. Le script le décrit comme étant plus performant que les modèles Yama 2 13b sur plusieurs indicateurs et plus intéressant que Yama 2 34b et Yama 2 21b sur certains segments, ce qui illustre son efficacité relative à d'autres modèles d'IA.

💡Yama 2

Yama 2 est mentionné comme un modèle d'IA concurrent, avec des versions 13b, 34b et 21b. Le script compare les performances de Mistral 7b à celles de ces versions de Yama 2, montrant que Mistral 7b peut être compétitif malgré avoir moins de paramètres.

💡Hugging Face

Hugging Face est une plateforme où les utilisateurs peuvent tester le modèle Mistral 7b, comme indiqué dans le script. C'est un exemple concret de la mise en œuvre pratique de l'Open Source, permettant aux développeurs et aux chercheurs d'interagir avec le modèle.

💡Perplexity Lab

Perplexity Lab est un autre endroit où le modèle Mistral 7b peut être testé, en complément de Hugging Face. Le script utilise ce terme pour montrer les différentes options disponibles pour explorer les capacités du nouveau modèle d'IA.

💡Paramètres

Les paramètres d'un modèle d'IA sont des variables qui influencent son apprentissage et ses performances. Le script mentionne que Mistral 7b a 'seulement' 7 milliards de paramètres, ce qui est moins que d'autres modèles comme GPT 3.5 et GPT 4, mais tout de même capable de performances impressionnantes.

💡Confidentialité

La confidentialité est un aspect clé souligné dans le script, notamment en ce qui concerne la conformité aux normes de l'UE pour le modèle Mistral 7b. Cela indique l'importance de la protection des données et de la vie privée dans le développement et l'utilisation des technologies d'IA.

💡Générative AI

L'IA générative est un type d'intelligence artificielle capable de créer du contenu original, comme du texte, de l'art ou de la musique. Le script mentionne que Mistral 7b est intéressant pour les applications génératives, malgré les approximations présentes en raison de son nombre limité de paramètres.

💡Small B2B

Small B2B fait référence à des entreprises qui fournissent des services ou des produits à d'autres entreprises, mais à une échelle plus petite. Dans le script, il est question de la possibilité d'intégrer les modèles Mistral dans des outils pour créer des chatbots, ce qui illustre leur potentiel dans le secteur B2B.

💡Chatbot

Un chatbot est un programme informatique conçu pour simuler des conversations humaines. Le script envisage l'utilisation de modèles comme Mistral 7b pour construire des chatbots, montrant comment l'IA peut être appliquée à des scénarios pratiques et commerciaux.

Highlights

Introduction of Mistral, a new French AI model.

Mistral raised 100 million euros in June.

The model is open-source with fewer limitations than Yama 2.

Mistral is valued at 200 million euros after funding.

Founded by an ex-engineer from DeepMind and two from Meta AI.

Release of Mistral 7b, a model more performant than Yama 2 13b.

Mistral 7b is comparable to a Yama 2 38b in reasoning and comprehension.

Testing of Mistral 7b on Hugging Face and the Perplexity Lab.

Mistral 7b performs well in code for a model with only 7 billion parameters.

Comparison with GPT 3.5 and GPT 4 in terms of parameters.

Recommendation for users to stay with Chat GPT for now.

Mistral 7b's potential for large companies interested in AI generation.

Mistral's focus on performance, customization, and EU privacy standards.

Anticipation for Mistral's larger models and their strategic direction.

The possibility of a small, motivated team rivaling Chat GPT in various segments.

Mistral's entry into the Small B2B segment with a minimalistic and functional system.

The challenge of implementing models like Mistral into chatbot construction tools.

Conclusion on the importance of Mistral's development for the European AI landscape.

Invitation for viewers to share their tests on Discord and subscribe for more reviews.