Co je Pixtral – Nový multimodální model velkého jazyka

Mistral, francouzský startup s umělou inteligencí (AI), upevnil svou pozici hlavního disruptora v odvětví umělé inteligence. A za to může poděkovat jednomu modelu – Pixtral Large. Zde je vše, co o něm potřebujete vědět.

Co je Pixtral?

Pixtral je sofistikovaný multimodální jazykový model. Rodinu Pixtral zatím tvoří dva modely – Pixtral 12B a Pixtral Large. Vzhledem k tomu, že Pixtral Large je prakticky výkonnější verze svého předchůdce – Pixtral 12B – bude tento průvodce zaměřen především na jeho schopnosti.

Tento model Pixtral s parametry 124B se skládá ze dvou částí – textového dekodéru a dekodéru vidění. První se zaměřuje na porozumění psanému jazyku. Ten pomáhá modelu porozumět obrázkům. Tato kombinace dává Pixtral Large jedinečnou schopnost pracovat s textem i obrázky současně, což mu vynáší lichotivý titul „multimodální“ model.

Pixtral Large dokáže zpracovat obrovské množství informací – až 30 obrázků ve vysokém rozlišení nebo ekvivalent 300stránkové knihy na jeden zátah. Díky tomu je výkonově podobný ostatním předním modelům umělé inteligence, jako jsou modely od OpenAI.

Jaké jsou klíčové vlastnosti Pixtral Large?

Některé klíčové vlastnosti tohoto modelu Pixtral jsou zřejmé z jeho popisu. Přesto pojďme tyto funkce rozebrat a ponořit se trochu hlouběji.

Rozsáhlé kontextové okno pro složité úkoly

Kontextové okno odkazuje na množství textu, které si model může „zapamatovat“ nebo zpracovat najednou. V tomto ohledu zůstává Pixtral Large věrný svému názvu. Má velké kontextové okno se 128 000 tokeny. To znamená, že dokáže zpracovat velké kusy dat, aniž by je rozděloval na menší části.

Flexibilní zpracování vidění napříč rozlišeními

Jak již bylo zmíněno, Pixtral Large je vybaven kodérem vidění. Ten kodér dokáže zpracovávat obrázky v různých rozlišeních. Tato flexibilita umožňuje modelu přizpůsobit se různým typům úkolů. Rychlé zpracování obrazu nebo vysoce přesná analýza… to vše platí pro tento model Pixtral.

Standardizovaný výkon s MM-MT-Bench

Mistral vyvinul open-source benchmark nazvaný MM-MT-Bench. Cílem tohoto nástroje je poskytnout konzistentní standardy hodnocení pro multimodální modely, jako je Pixtral Large. Výsledkem je, že vědci mohou posoudit, jak dobře si Pixtral Large vede ve srovnání s jinými modely.

Pokročilé multimodální uvažování

Pixtral Large byl vyškolen na datových sadách, které kombinují text i obrázek. Trénovaný – a vyladěný. To mu umožňuje sledovat složité instrukce, které zahrnují oba typy dat současně. Například chatbot zákaznické podpory by mohl analyzovat jak obrázek poškozeného produktu, tak zprávu zákazníka vysvětlující problém současně. Pixtral Large by mu umožnilo důkladně porozumět problému a udržovat kontext na více burzách. To nemluvě o poskytnutí přesného řešení na konci.

Škálovatelnost napříč aplikacemi

S Pixtral Large zvládnete prakticky jakýkoli úkol. Můžete udělat něco malého a konkrétního, jako je analýza smlouvy. Nebo vám Pixtral Large může pomoci vytvořit multimodální vyhledávač pro elektronický obchod. Je to prostě tak všestranné. Díky této všestrannosti je tento model Pixtral ideální pro širokou škálu průmyslových odvětví a případů použití. Mezi běžné příklady ze skutečného světa patří:

• Analýza a správa dokumentů v právním a finančním průmyslu
• Vizualizace a analýza dat ve výzkumu a datové vědě
• Zákaznická podpora v oblasti e-commerce a technologií

Jak se Pixtral Large srovnává s hlavními multimodálními konkurenty?

Mistral může být relativně novým hráčem v oblasti umělé inteligence. Již nyní však může konkurovat AI obrům. Nejen to, ale může je překonat.

Pixtral Large v tomto trendu pokračuje. Tento model Pixtral exceloval v benchmarkových testech proti špičkovým multimodálním modelům. Zde je jen několik zajímavostí.

• Překonal Claude-3.5, Sonnet a Llama-3.2 v matematickém uvažování s vizuálními daty
• Překonal GPT-4o a Gemini-1.5 Pro v porozumění a uvažování s grafy, tabulkami a naskenovanými dokumenty
• Překonal Claude-3.5, Sonnet, Gemini-1.5 Pro a GPT-4o v reálných multimodálních aplikacích s textem a obrázkem