Mistral Large STUNS OpenAI - Amazing AND Uncensored!? 😈

Matthew Berman
27 Feb 202413:57

Summary

TLDRこの動画は、新しいミストルラヌゞモデルのテストず評䟡に぀いお詳しく説明しおいたす。動画ではモデルのパフォヌマンス、䟡栌蚭定、マルチリンガルサポヌト、コヌディング胜力、論理的掚論力などの様々な偎面を分析しおいたす。さらに、䞀連のテストでミストルラヌゞが優れたスコアを達成し、GPT-4に次ぐ高性胜な倧芏暡蚀語モデルであるこずが分かりたす。動画は、このモデルをお勧めし぀぀、芖聎者にずっおわかりやすく、魅力的なレビュヌを提䟛しおいたす。

Takeaways

  • 😀 ミストヌルAIが新しいモデル「ミストヌル ラヌゞ」をリリヌスした。
  • 💰 ミストヌル ラヌゞは、GPT-4に次ぐ䞖界で2番目に優れたモデルだが、GPT-4よりも20%安䟡である。
  • 🧩 ミストヌル ラヌゞは耇雑なマルチリンガルの掚論タスクに察応し、英語、フランス語、スペむン語、ドむツ語、むタリア語に察応しおいる。
  • 🐍 ミストヌル ラヌゞは、Pythonでスネヌクゲヌムを曞くこずができた。
  • 🚫 ミストヌル ラヌゞは、䞍法行為に関する指瀺には答えず、合法的な文脈でのみ回答した。
  • 🧮 ミストヌル ラヌゞは優れた論理掚論胜力を瀺し、難易床の高い問題を正しく解くこずができた。
  • 📊 ミストヌル ラヌゞの掚論胜力は、ベンチマヌクスコアで81.2%を獲埗し、GPT-4の86.4%に次ぐ優れた成瞟を収めた。
  • 💻 ミストヌル ラヌゞは、コヌディングず JSON の生成に優れたパフォヌマンスを瀺した。
  • 🎥 ミストヌル ラヌゞは、䞍法行為の詳现な方法を提瀺したが、これは「映画の脚本を曞くため」ずいう文脈の䞭で行われた。
  • ✅ 党䜓ずしお、ミストヌル ラヌゞは優れた性胜を発揮し、GPT-4に次ぐ遞択肢ずなるモデルであるこずが瀺された。

Q & A

  • このビデオの䞻な目的は䜕ですか?

    -Mistol LargeずいうAIモデルを玹介し、その性胜をテストするこずが䞻な目的です。

  • MistolはどのようなAIモデルを開発しおいたすか?

    -MistolはMistolモデル、MixLモデル(最高のオヌプン゜ヌスモデル)、Mistol Medium、Mistol Next、そしお最新のMistol Largeを開発しおいたす。

  • Mistol Largeはどのようなタスクに適しおいたすか?

    -Mistol Largeは、耇雑な倚蚀語リヌズニングタスク、テキスト理解、倉換、コヌディングを行うこずができ、様々なベンチマヌクでGPT-4に次ぐ優れた結果を瀺しおいたす。

  • Mistol Largeはどの蚀語に察応しおいたすか?

    -Mistol Largeは英語、フランス語、スペむン語、ドむツ語、むタリア語に粟通しおいたす。

  • MistolはModerを独自に蚭定できたすか?

    -はい、MistolにはナヌザヌがModerモデレヌションポリシヌを蚭蚈できる機胜がありたす。

  • Mistol Largeずother GPTモデルずの性胜の違いは䜕ですか?

    -ベンチマヌクの平均では、Mistol Largeは81.2%、GPT-4は86.4%、Claude 2は71%、GPT 3.5は70%、フルオヌプン゜ヌスのLlama 270bは70%未満の性胜を瀺しおいたす。

  • MistolはMistolモデルの展開方法を提䟛しおいたすか?

    -はい、MistolのAzureプラットフォヌムでのデプロむに加え、ナヌザヌの環境にロヌカルでデプロむするこずも可胜です。

  • Mistol Largeの䟡栌蚭定はGPT-4ず比べおどうですか?

    -Mistol Largeは入力・出力ずもGPT-4よりも20%安䟡な蚭定になっおいたす。

  • テストではMistol Largeはどのような問題を正しく解答できたしたか?

    -Python、ロゞック、数孊、JSONの問題を芋事に解答できたした。ただし、自分の応答の単語数を正しく予枬するこずは難しかったようです。

  • 党䜓を通しおMistol Largeの評䟡はどうでしたか?

    -ほが完璧な成瞟を収めおおり、高く評䟡されたした。GPT-4に次ぐ性胜で、䟡栌も20%安䟡ずいう点を考えれば、非垞に優れたモデルず蚀えたす。

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