ミストラル対ラマ3：AI巨人の戦い

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常に進化し続ける人工知能の領域において、開発者、研究者、テクノロジー愛好者の注目を集める 2 つの強力な競争者が登場しました。Mistral と Llama 3 です。これらの最先端の言語モデルの詳細に深く入り込み、それぞれの強み、弱み、および AI の未来への潜在的影響を探ります。この旅に参加して、Mistral と Llama 3 の比較を行い、これらの AI 大手企業を区別する微妙な違いを明らかにしましょう。

オープンソース AI の台頭: Mistral と Llama 3 が主役を務める

AI コミュニティは、オープンソースの大規模言語モデル (LLM) の登場により、劇的な変化を目の当たりにしました。この革新の最前線にいるのは、Mistral（Mistral AI によって開発された）と、Meta の最新作である Llama 3 です。両モデルは最先端のパフォーマンスを約束しますが、彼らは実際にどのように比較されるのでしょうか？

Mistral: 効率的な挑戦者

Mistral は 2023 年後半に登場し、比較的コンパクトなサイズにもかかわらず、その印象的なパフォーマンスで急速に注目を集めました。7B および 8x7B パラメータバージョンで利用可能な Mistral は、効率的かつ強力な LLM としてのニッチを確立しました。

Llama 3: Meta のオープンソースの巨人

Meta の Llama 3 は、2024 年 4 月にリリースされ、前任者の成功を基にしています。8B から 70B 以上のパラメータまでのバリエーションを備えた Llama 3 は、オープンソース AI の可能性の限界を押し広げることを目指しています。

アーキテクチャとトレーニング: AI 巨人の基盤

Mistral と Llama 3 のアーキテクチャの違いを理解することは、それぞれのユニークな強みと能力を理解する上で重要です。

Mistral の革新的なアプローチ

Mistral は、いくつかの最適化を伴うトランスフォーマーアーキテクチャを採用しています：

• スライディングウィンドウアテンション: 長いシーケンスを処理する効率を向上させる
• グループクエリアテンション: 並列処理の能力を向上させる
• バイトフォールバック BPE トークナイザー: 様々な言語および文字セットの堅牢な処理を確保する

Llama 3 の進化

Llama 3 は、前任者のアーキテクチャをベースに、次のような特徴を組み込んでいます：

• グループクエリアテンション (GQA): Mistral と同様に、効率を向上させる
• 膨大なトレーニングデータ: 15 兆以上のトークン、Llama 2 からの大幅な増加
• 高度なポストトレーニング手法: 偽の拒否を減らし、整合性を改善することに焦点を当てる

性能対決: Mistral vs Llama 3 ベンチマークバトル

AI モデルにおいて、パフォーマンスは重要です。それでは、Mistral と Llama 3 がさまざまなベンチマークでどう測定されるのか見てみましょう。

MMLU (大規模マルチタスク言語理解)

Mistral Large は、MMLU ベンチマークで印象的なパフォーマンスを示し、多様な分野にわたる、強力な推論および知識の能力を示しています。

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