Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

Mistral Large 3 2512 er den instruktionsfinjusterede Mistral AI-udgave til generel samtale, visuel forståelse og virksomhedsarbejde. Dens sparsomme mixture-of-experts-arkitektur har i alt 675 milliarder parametre, hvoraf 41 milliarder er aktive, og et kontekstvindue på 256k. Tekst og billeder kan bidrage til samme opgave, mens svaret er tekst, kode eller et struktureret resultat.

Funktioner og inputforberedelse

Modellen kombinerer en sprogkomponent med en visuel encoder. Giv et billede en klar rolle: en side, der skal læses, et diagram, der skal fortolkes, eller en skærm, der skal forklares. Til en tæt pakket skærm skal du levere en beskæring med de relevante kontrolelementer og bevare de omgivende etiketter, der kræves for at forstå dem. Mistral anbefaler billedformer tæt på kvadratiske; opdel en usædvanligt smal eller bred kilde i nyttige områder i stedet for at formindske vigtige detaljer til en ulæselig stribe.

Producenten angiver flersproget samtale på snesevis af sprog, herunder engelsk, fransk, spansk, tysk, italiensk, portugisisk, nederlandsk, kinesisk, japansk, koreansk og arabisk. Angiv outputsproget, den tilsigtede læser og terminologien, der skal bevares. Til en supportartikel skal du bede om en lokaliseret forklaring med uændrede produktnavne og en kort liste over usikre oversættelser, der skal afklares før udgivelse.

Lange dokumenter og virksomhedsviden

Brug konteksten til at samle relateret materiale: politiktekst, en specifikation, eksisterende beslutninger og det spørgsmål, der kræver et svar. Mærk hver kilde og dens revision. En nyttig anmodning er: “Sammenlign disse tre onboardingpolitikker. Returner en tabel over fælles krav, konflikter og ubesvarede spørgsmål med kildeafsnittet for hvert fund.” Den resulterende artefakt er en sammenligning forankret i de givne passager frem for et generisk resumé af emnet.

Til et dokumentspørgsmål skal du identificere det ønskede detaljeniveau og bede om den understøttende passage ved siden af konklusionen. Mistrals Document QnA-arbejdsgang udtrækker først tekst og dokumentstruktur med OCR og bruger derefter en sprogmodel til at fortolke materialet. Bevar sidetal og overskrifter ved klargøring af udtrukket tekst, så svaret kan pege tilbage på originalen. En dokument-URL, udtrukket tekst og billedbaseret bevismateriale har forskellige forberedelseskrav; vælg den inputform, applikationen understøtter.

Kodning og daglig assistance

Mistral retter Large 3 mod kodeassistance såvel som daglig samtale. Lever de relevante funktioner, forventet adfærd og den observerede fejl. For eksempel: “Denne parser taber det sidste felt, når inputtet slutter uden et linjeskift. Forklar den fejlende gren, foreslå den mindste ændring, og returner den korrigerede funktion med tre repræsentative input-/outputeksempler.” Det nyttige resultat er en foreslået ændring knyttet til den faktiske kode og et sæt tilfælde, udvikleren kan køre.

Til et forretningsudkast skal du give fakta og den ønskede artefakt sammen. En anmodning om at omsætte mødenoter til et beslutningsnotat bør navngive beslutningen, alternativerne, uafklarede antagelser og næste handling. Bed modellen holde kildefakta adskilt fra anbefalinger og markere manglende oplysninger i det relevante afsnit. Det gør outputtet lettere at revidere end en uopdelt fortælling.

Værktøjer og strukturerede resultater

Indbygget funktionskald lader modellen vælge en angivet funktion og forberede dens argumenter. Applikationen kører funktionen og returnerer resultatet; modellen bruger derefter de returnerede oplysninger i svaret. Hold værktøjerne specifikke, og stil kun dem til rådighed, som opgaven kræver. En lagerassistent kan modtage en produktreference, anmode om et lageropslag og forklare den returnerede mængde og lagerlokation. Valider den valgte funktion og argumenterne før eksekvering af anmodningen, og bevar værktøjssvaret sammen med det endelige svar.

Til udtrækning skal du angive felter, typer og behandlingen af manglende værdier. Mistral dokumenterer JSON-tilstand og brugerdefineret struktureret output; JSON-tilstanden kræver en udtrykkelig instruktion om at returnere JSON, mens et brugerdefineret skema giver stærkere formatstyring. En fakturaoversigt kan bede om leverandør, fakturanummer, forfaldsdato, valuta og linjeposter med en konsekvent repræsentation af manglende værdier. Kontroller de udtrukne værdier mod dokumentet, selv når svaret matcher den ønskede struktur.

Indstillinger og udgaveforskelle

Definer rollen, opgaven og værktøjsreglerne i systeminstruktionerne. Mistral anbefaler en temperatur under 0,1 til produktion og daglig brug af dette checkpoint, mens højere værdier kan afprøves til kreative opgaver. Adskil en anmodning om varierede ideer fra en anmodning om reproducerbar udtrækning: giv den første plads til alternativer og den anden udtrykkelige felter og kildebegrænsninger.

Denne instruktionsudgave er adskilt fra Large 3-basischeckpointet og fra dedikerede ræsonnementsmodeller. Producenten identificerer stringent ræsonnement og specialiseret visuelt arbejde som områder, hvor en model udviklet specifikt til disse opgaver kan være at foretrække. Til en vanskelig beregning skal du give antagelser og enheder, bede om mellemkontroller og bruge et tilgængeligt beregningsværktøj til at verificere resultatet. Til tæt visuelt bevismateriale skal du klargøre læsbare områder og sammenligne svaret med kilden, før du bruger det i en rapport.