想像してみてください。創造のツールがあなたの指先にある世界、アイデアと実行の間の障壁が囁きのように薄い世界。これこそが、Artificial Intelligence as a Service（AIaaS）が創り出す世界です。ここでは、生成AIモデルは単なるツールではなく共同作業者であり、物語を起草し、コードを作成し、エーテルから会話を呼び起こす準備が整っています。
これは未来ではなく、今、実現していることです。そして、これは便利以上のものです。これは革命であり、私たちが知っているテクノロジーの姿を変えています。絶え間ない革新の速い時代において、Mistral AIは登場しました。彼らは単なるゲーム内の別の名前ではありません。彼らは絵筆を提供し、開発者やビジネスに高度なAIの繊細さと力を備えた生成モデルとAPIのパレットを提供するアーティストです。自分自身のビジョンを実現するために。
Mistral AIのAPIリリース：これはAIaaSですか？
Mistral AIの最新の爆弾投下であるオープンソースLLM：Mixtral 8x7bについて詳しく読むことができます。 ミクストラル8x7B、ミストラルAIはオープンソースのGPT-4 LLMを開発しました。
ミストラルAIの最新作、Mixtral 8x7Bは、GPT-4に対するコンパクトでありながら強力な選択肢として登場します。Mistral 8x7Bのトレントをダウンロードする方法や、Mistral 8x7Bをローカルで実行する方法については、この記事をお読みください。
Mistral AIがベータサービスを発表するにつれて、同社は「最強のオープン生成モデル」と説明しているものへのアクセスの民主化を目指しています。これらのサービスは、単なる計算能力の提供にとどまらず、相互作用、理解、人間のようなテキストの生成が可能なコンテキストに敏感なAIモデルの提供に関わります。開発者はこれらのモデルを効率的に展開するためのツールを提供され、カスタム製品環境向けにそれらを微調整する能力も追加されます。
MistralのAPIで利用できるモデルは何ですか？
Mistral-tiny は、Mistral7B Instruct v0.2を提供する最もコスト効果の高いエンドポイントで、MT-Benchで7.6のスコアを獲得し、英語の言語タスクに秀でています。Mistral-small は機能を引き上げており、英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語だけでなく、コードにも精通したMixtral 8x7Bモデルを提供し、MT-Benchで8.3のスコアを獲得しています。Mistral-medium は、Mistral AIの現在のオファリングの頂点を表しています。トップレベルのパフォーマンスを誇るプロトタイプモデルで、mistral-smallと同じ言語とコーディングの能力を持ち、MT-Benchで8.6という優れたスコアを獲得しています。最も重要なことは、Mistral-mediumが利用可能なベンチマークのほとんどでGemini Proを大きく上回っている ということです。これらのモデルは、言語の能力だけでなく、生成AIの実践的な応用の重要な要素である人間の意図との一致において競い合っています。ベンチマークは、Mistral AIの競争力を示しており、特によく知られた対抗モデルであるGPT-3.5と比較した場合に顕著です。パフォーマンスメトリクスは、Mistral AIが業界の基準を満たすだけでなく、超えることを約束するAPIを提供していることを示しています。
MistralのAPIはいくらですか？
Mistral AIのAPI料金 Mistral AIが提供する価格表に基づいたAPIティアの提案です：https://mistral.ai/news/la-plateforme/ 。
Mistral-tiny : Mistral AIのスイートへのゲートウェイとして具現化されたMistral-tinyは、コスト効率の良さを具現化しています。Mistral 7B Instruct v0.2モデルの能力を活かし、MT-Benchでは立派な7.6を獲得しています。特定の言語に焦点を当てて設計されており、英語のタスクにのみ対応しており、予算制約が決定要因となるプロジェクトには経済的なオプションとなっています。
Mistral-small : 階層の上位にあるMistral-smallは、高度なMixtral 8x7Bモデルの能力を活用した中間のオファリングです。英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語に精通し、コード生成の才能も持ち合わせています。MT-Benchで8.3のスコアを獲得し、コスト効率と包括的なパフォーマンスの間で調和を取っています。
Mistral-medium : Mistral AIの提供する最高のオファリングであるMistral-mediumは、プレミアムな品質を具現化しています。高性能なプロトタイプモデルで動作し、Mistral-smallの言語能力とコーディング能力を引き継ぎつつ、優れたMT-Benchスコア8.6を獲得しています。このエンドポイントは、最高の品質だけが受け入れられる厳選アプリケーションにおいては至適な選択肢です。
業界基準を考慮すると、API呼び出しの回数や生成されるトークン、計算時間などの使用状況に基づいた課金モデルが含まれる価格体系に出くわすことが予想されます。非スタートアップ企業にとって、サブスクリプションモデルは管理が難しいかもしれません。
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Mistral AIのモデルはどれくらい優れていますか？ 見落としについてお詫び申し上げます。特定のデータを記事のセクションに取り入れましょう。
Mistralモデルのパフォーマンスベンチマーク AIモデルの効果を評価することは、単なる出力の正確さを超えて、ユーザーの相互作用や満足度に重要な多くの側面を含んでいます。マルチアスペクトスコアリングは、ユーザーの相互作用と満足度に重要ないくつかの次元で生成モデルを評価する手法です：
ヘルプフルネス : モデルが建設的で実用的な情報を提供する能力を測定します。明瞭さ : モデルの応答が理解しやすく明確であるかどうかを評価します。事実性 : モデルによって提供される情報の正確さと真実性を評価します。深さ : 以下のテキストの日本語訳を提供します：モデルが詳細で具体的な回答を提供できる範囲。魅力 ：モデルの出力がどれだけ引き込まれるか、興味深いかを反映します。安全性 ：モデルが有害なまたは不適切なコンテンツを生成しないことを保証します。データはMistral AIのモデルのパフォーマンスをこれらの側面で示し、高品質なコンテンツを生成するための堅牢かつバランスの取れた機能を示唆しています。具体的には、ベンチマークからのパフォーマンススコアの要約テーブルを以下に示します：
モデル/メソッド
助けになる度
明瞭さ
事実的性格
深さ
魅力
安全性
平均スコア
Mistral-7b-instruct（SFT）
4.36
4.87
4.29
3.89
4.47
4.75
4.44
Mistral-7b（URIALk=3）
4.57
4.89
4.50
4.18
4.74
4.92
4.63
Mistral-7b（URIALk=8）
4.52
4.90
4.46
4.05
4.78
5.00
4.62
Llama2-7b-chat（RLHF）
4.10
4.83
4.26
3.91
4.70
5.00
4.47
GPT-3.5-turbo-0301
4.81
4.98
4.83
4.33
4.58
4.94
4.75
注：スコアは1から5までの範囲であり、数値が高いほどパフォーマンスが良いことを示します。
なぜMistral AIのモデルは優れているのか？ パフォーマンスの差は、Mistral AIが採用しているモデルのアライメント手法によるものです。Supervised Fine Tuning（SFT）およびRetrieval In-Context Learning（URIAL）が特に重要です。SFTは、選択されたデータセットでモデルを微調整し、人間らしいプロンプトに対する応答力を向上させるものです。一方、URIALは検索メカニズムを使用して、文脈に富んだ関連性のある回答を提供します。
データは、微調整されたモデル（URIALk=3およびURIALk=8を使用したMistral-7b）が一貫して調整されていないモデルよりも優れたスコアを出していることを示しています。特に、安全性のカテゴリでは、URIALk=8の手法が5.00という完璧なスコアを達成し、安全でないコンテンツの生成の大幅な削減が示されています。
これにより、Mistral AIのアライメント手法は、モデルの出力を洗練させるだけでなく、さまざまな側面でのパフォーマンスを向上させることができることが示され、生成型AIモデルの領域での強力な競争相手となっています。モデルの調整とパフォーマンス評価のこの複雑なバランスは、Mistral AIが技術的に高度であるだけでなく、ユーザーのニーズと倫理基準に合致したAIサービスを提供するという同社の取り組みを強調しています。
前のセクションで提供されたサンプルコードは、典型的なAPIパターンに基づいたMistral AI APIの潜在的な使用方法を示すための仮想的な例でした。Mistral AI APIの公式ドキュメンテーションにアクセスできるようになったので、Mistral AIが提供する特定のパラメータやエンドポイントに合致するより正確な例を作成できるようになりました。Mistral AI APIを使用する方法に関するセクションを修正し、公式の仕様に従ったサンプルコードスニペットで一貫性を持たせましょう。
Mistral AI APIの使用方法 公式のMistral AI APIドキュメントが利用可能になったため、チャット補完や埋め込みを作成するためにAPIとのインタラクションの具体的な例について説明します。以下に、プロジェクトでMistral AI APIを使用する方法と、公式の仕様に従った修正されたサンプルコードのスニペットを示します。
ステップ1. Mistral AIからAPIキーを登録する まず、Mistral AIからAPIキーを登録していることを確認してください。
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このキーを使用して、APIリクエストを認証します。以下の例では、HTTPリクエストを行うために必要なライブラリを使用した開発環境が設定されていると想定しています。
ステップ2. Mistral AIのAPIを使用してチャットを作成する Mistral AIのAPIを使用してチャットを作成する方法は次のとおりです：
APIチャットの応答を生成するには、必要なパラメータを含むJSONペイロードを/chat/completionsエンドポイントにPOSTする必要があります。
Pythonの例:
import requests
# 'your_api_key_here'を実際のAPIキーに置き換えてください。
headers = {
'Authorization': 'Bearer your_api_key_here',
'Content-Type': 'application/json',
}
data = {
"model": "mistral-tiny",
"messages": [{"role": "user", "content": "ジョークを教えてください。"}],
"temperature": 0.7,
"top_p": 1,
"max_tokens": 16,
"stream": False,
"safe_mode": False,
"random_seed": None
}
response = requests.post('https://api.mistral.ai/chat/completions', headers=headers, json=data)
print(response.json())
JavaScriptの例（Node.jsを使用）:
const axios = require('axios');
// 'your_api_key_here'を実際のAPIキーに置き換えてください。
const headers = {
'Authorization': 'Bearer your_api_key_here',
'Content-Type': 'application/json',
};
const data = {
model: 'mistral-tiny',
messages: [{ role: 'user', content: 'ジョークを教えてください。' }],
temperature: 0.7,
top_p: 1,
max_tokens: 16,
stream: false,
safe_mode: false,
random_seed: null
};
axios.post('https://api.mistral.ai/chat/completions', data, { headers: headers })
.then(response => {
console.log(response.data);
})
.catch(error => {
console.error(error);
});
埋め込みの作成 文字列のリストの埋め込みを作成するには、JSONペイロードを/embeddingsエンドポイントにPOSTする必要があります。
Pythonの例:
# 前のPythonの例から続ける。
data = {
"model": "mistral-embed",
"input": ["Hello", "world"],
"encoding_format": "float"
}
response = requests.post('https://api.mistral.ai/embeddings', headers=headers, json=data)
print(response.json())
JavaScriptの例（Node.jsを使用）:
// 前のJavaScriptの例から続ける。
const data = {
model: 'mistral-embed',
input: ['Hello', 'world'],
encoding_format: 'float'
};
axios.post('https://api.mistral.ai/embeddings', data, { headers: headers })
.then(response => {
console.log(response.data);
})
.catch(error => {
console.error(error);
});
これらの例は、公式ドキュメンテーションに従ってMistral AI APIとの対話に必要な構造とパラメータを反映しています。本番環境でのAPIの応答と潜在的なエラーを適切に処理することを忘れないでください。
結論 Mistral AIのAPIは、先進的なAI機能をアプリケーションに組み込みたい開発者向けに強力なツールセットを提供しています。チャットの補完を生成するためのエンドポイントや埋め込みを作成するためのエンドポイントなど、APIは多目的でさまざまなユースケースに対応し、顧客サービスの自動化からコンテンツの発見まで、さまざまな要件を満たすように設計されています。
Mistral AIは、テクノロジーの品質、パフォーマンス、ユーザーアライメントに焦点を当てた、アクセス可能でトップレベルのAIテクノロジーを提供することに専念しています。Mistral AIは単なるサービスプロバイダーではなく、革新においてパートナーとなり、さまざまな業界でAI統合の未来を形作るのをお手伝いしています。この旅に乗り出す準備ができている方にとって、Mistral AIのAPIはAIの変革的な可能性を開放するためのゲートウェイです。
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