Mistral AIは、NVIDIAとの共同開発で、オープンソースAIの可能性を広げる画期的な大型言語モデル（LLM）であるMistral-NeMo-Instruct-12Bを発表しました。この120億パラメータモデルは、性能を維持しながら、より大型の独自モデルに匹敵する機能を提供し、開発者や研究者が求める柔軟性とオープン性を維持しています。
Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、次のような特徴を持つトランスフォーマーベースのモデルです：
このモデルのアーキテクチャは、トランスフォーマーデコーダに基づいており、自己回帰言語モデリングに最適化されています：
このアーキテクチャは、長いシーケンスの効率的な処理を可能にしながら、さまざまなタスクで高い精度を維持します。
Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、いくつかのベンチマークテストで印象的なパフォーマンスを発揮しています：
これらのスコアは、このモデルをそのサイズカテゴリのモデルの先端に位置づけており、特定のタスクでより大型のモデルを上回ることがよくあります。
Mistral-NeMo-Instruct-12Bの重要性を理解するために、Mistral AIエコシステムの他のモデルと比較することが重要です：
Mistral 7B：
Mixtral 8x7B：
Mistral Large（商用）：
Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、次の理由でこのラインナップから抜きん出ています：
Mistral-NeMo-Instruct-12Bがファインチューニングに優れた選択肢となる理由はいくつかあります：
オープンソースの性質：Apache 2.0ライセンスにより、使用と修正に制限がないため、カスタムアプリケーションに最適です。
バランスの取れたサイズ：120億のパラメーターで、複雑なパターンを捉えるには十分な大きさであり、一般的なハードウェアでのファインチューニングが可能です。
ベースの高性能：高性能なベースモデルから始めることで、ファインチューニングの成功確率が高まります。
量子化サポート：モデルの量子化対応トレーニングにより、ファインチューニング後の効率的な展開が可能です。
多岐にわたる機能：多言語とコードの生成における優れた能力は、さまざまな専門的なタスクに対して柔軟な出発点を提供します。
長いコンテキストウィンドウ：128,000トークンのコンテキストは、広範なコンテキストの理解が必要なタスクに対してファインチューニングが可能です。
Ollamaは、大規模言語モデルをローカルで実行して管理するためのパワフルなツールです。Ollamaを使用してMistral-NeMo-Instruct-12Bを実行する方法を以下に示します：
Ollamaのインストール：
公式のOllamaのウェブサイト（ollama.ai）を訪れ、オペレーティングシステムに合わせたインストール手順に従ってください。
モデルの取得：
ターミナルを開き、次のコマンドを実行します：
ollama pull akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b
モデルの実行：
ダウンロードが完了したら、次のコマンドでチャットセッションを開始できます：
ollama run akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b
APIの使用：
OllamaはプログラムからのアクセスにもAPIを提供しています。以下にPythonの例を示します：
import requests
def generate_text(prompt):
response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate',
json={
"model": "akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b",
"prompt": prompt
})
return response.json()['response']
result = generate_text("量子計算を簡単な言葉で説明してください。")
print(result)
モデルのカスタマイズ：
Ollamaでは、モデルファイルを使用して簡単にモデルをカスタマイズできます。パラメータを調整したり、カスタムプロンプトを追加したりするためのモデルファイルを作成できます：
FROM akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b
# カスタムシステムメッセージの設定
SYSTEM 複雑なトピックをわかりやすく説明するのが得意なAIアシスタントです。
# 生成パラメータの調整
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.9
これをModelfileとして保存し、カスタムモデルを作成します：
ollama create my-custom-mistral-nemo:latest -f Modelfile
リソース管理：
Mistral-NeMo-Instruct-12Bには、計算リソースが必要です。最適なパフォーマンスのために、システムには少なくとも24GBのRAMと性能の高いGPUが必要です。Ollamaではリソース割り当てを管理するためのオプションが提供されています：
ollama run akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b --gpu
Ollamaを介してローカルでMistral-NeMo-Instruct-12Bを実行することには、いくつかの利点があります：
Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、大きな進歩を表していますが、いくつかの課題も考慮する必要があります：
Mistral-NeMo-Instruct-12Bのオープンソースライセンスでのリリースは、AIエコシステムに広範な影響を及ぼす可能性があります：
Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、高度なAIの能力の民主化における重要な節目を成し遂げています。その高いパフォーマンス、オープンソースの性質、Ollamaなどのツールとの互換性は、研究者、開発者、企業にとって魅力的な選択肢となっています。AIの技術が急速に進化する中で、このようなモデルは、アクセス可能でローカルで展開可能な言語モデルにおいて可能なことの範囲を広げるのに重要な役割を果たします。
このような強力なモデルをローカルで実行してファインチューニングする能力により、個別化されたAIアシスタント、特化したドメインエキスパート、さまざまな産業での革新的なアプリケーションなど、新たな可能性が開かれます。コミュニティがこの基盤を探求し、構築していくなかで、自然言語処理の分野でのクリエイティブな利用やさらなる進展が期待されます。
Mistral-NeMo-Instruct-12Bは、優れた機能とオープンな性質による、Mistral AIやNVIDIAなどの業界リーダー間の協力の力を象徴しています。これは最先端のAI研究と実践的な、広範にアクセス可能なアプリケーションの統合を加速することを約束し、高度な言語モデルを日常生活や作業環境に取り入れることを可能とします。
引用：[1] https://huggingface.co/nvidia/Mistral-NeMo-12B-Instruct
[2] https://docs.mistral.ai/getting-started/models/
[3] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1e6cp1r/mistralnemo12b_128k_context_apache_20/
[4] https://ollama.com/akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b/blobs/913722d032f3
[5] https://ollama.com/akuldatta/mistral-nemo-instruct-12b
[6] https://mistral.ai/news/mistral-nemo/
[7] https://unsloth.ai/blog/mistral-nemo
