Mistral: Mistral Small 4 (batch)

A Mistral Small 4 egyetlen multimodális modellben egyesíti az általános utasításkövetést, a következtetést és a programozást. A gyártó az Instruct, a következtető Magistral és a programozó Devstral családok egyesítéseként írja le. Szöveget és képeket fogad, és szöveget ad vissza, az eszközzel támogatott alkalmazásokhoz pedig függvényhívások és JSON-kimenet érhető el.

Architektúra és fő funkciók

A kiadás összesen 119 milliárd paraméterrel rendelkezik, és tokenenként 6,5 milliárdot aktivál. Szakértőkeverék-architektúrája 128 szakértőt tartalmaz, amelyekből 4 aktív, a gyártó pedig 256 ezer tokenes kontextusablakot dokumentál. Az aktív paraméterszám és a szakértők száma a modell felépítését írja le; eltérnek az egy feladatban szereplő szöveges vagy képi tartalom mennyiségétől.

A modell ugyanabban a modellállapotban biztosít utasításos és következtetési funkciót. A gyártó látást, rendszerprompt-követést és több tucat nyelv támogatását is azonosítja, köztük az angolét, franciáét, spanyolét, németét, olaszét, portugálét, hollandét, kínaiét, japánét, koreaiét és arabét. Szöveges utasítás így kérdezhet képről, vagy írott követelményt látható bizonyítékkal egyesíthet, a válasz pedig szövegként tér vissza.

Vizuális feladathoz megadhatsz dokumentumoldalt, és kérheted egy megnevezett feltételhez releváns értékeket. A címkék és mértékegységek maradjanak olvashatók, és add meg, hogy az eredmény az eredeti megfogalmazást őrizze meg, összefoglalja azt, vagy másik forrással hasonlítsa össze. Felületi feladat a képernyőképet a felhasználó céljával párosíthatja, és kérheti a releváns látható vezérlőt és a javasolt következő lépést alátámasztó bizonyítékot.

Utasításos vagy következtetési mód választása

A kiadott kártya azonnali, utasításos válaszhoz none következtetési erőfeszítést, következtetéshez pedig high értéket dokumentál; a high összetett promptokhoz ajánlott. A választás kérésenként történik ugyanazon Small 4 modellen belül. Egyszerű osztályozás vagy rövid átírás más válaszszerződést igényelhet, mint egy kidolgozott magyarázatot kívánó matematikai, vizuális vagy programozási probléma.

A gyártó nagy következtetési erőfeszítéshez 0.7 temperature értéket ajánl. A none esetén a feladattól függően 0.0 és 0.7 közötti temperature értékeket ad meg. E beállítások a dokumentált módokat írják le, és nem teszik a következtetési erőfeszítést a helyes eredmény garanciájává. Határozd meg a feltételezéseket, kimeneti formát és releváns forrásanyagot, mielőtt eldöntenéd, mennyi következtetést igényel a feladat.

Kidolgozandó problémához add meg a teljes feltételt, és kérd a fontos indokolt lépéseket, majd a végső kifejezést. Kódfeladathoz add meg a követelményt, az érintett függvényt és egy konkrét bemenetet; a javasolt megvalósítást külön kérd a magyarázattól és a példáktól. A gyártó használati bemutatói utasításkövetést, képre alkalmazott számítási eszközt és vizuális következtetést tartalmaznak, szemléltetve, hogyan kerülhet szöveges és vizuális bizonyíték e különböző feladatokba.

Programozás, dokumentumok és eszközök

A modellt kódbázis-feltáráshoz és szoftverfejlesztő ügynökökhöz, általános asszisztensekhez, dokumentumértelmezéshez és kutatáshoz ajánlják. Programozóügynök-kérés megnevezheti a módosítandó modult, a megőrzendő interfészt és az elvárt működést. Mellékeld a releváns forrást és a hiba bizonyítékát. A modell javasolhat következő műveletet vagy kódmódosítást, míg az alkalmazás biztosítja a kódtárhozzáférést, a végrehajtást és a visszajelzést.

Dokumentumkinyeréshez azonosítsd a kötelező mezőket és a hiányzó információ jelölését. Egy hasznos rekord elkülönítheti a dokumentumazonosítót, a forrás állítását, az értelmezett követelményt és a nyitott kérdést. A gyártó szolgáltatási kártyája egyéni strukturált kimenetet és dokumentumalapú kérdésmegválaszolást sorol fel; utóbbi dokumentumfeldolgozással és OCR-rel készít elő szöveget és szerkezetet a nyelvimodell-elemzés előtt. A közvetlen képi kérdés és az OCR-rel támogatott dokumentum-munkafolyamat őrizze meg saját bemenet-előkészítését.

Függvényhíváshoz világosan leírt eszközök szükségesek. A modell kiválaszt egy függvényt és argumentumokat készít; az alkalmazás végrehajtja a műveletet és visszaadja eredményét a következő válaszhoz. Ugyanez a logika érvényes lekérdezésre, számításra vagy programozási műveletre. A JSON-formázás választ rendez, míg az eszközhívás külső műveletet kér; a kettőt nem szabad felcserélhető eredményként kezelni.

A szolgáltatási kártya előre megadott kimeneteket, válaszprefixeket, kötegelt feldolgozást és ügynökbeszélgetéseket is felsorol. Az előre megadott kimenetek akkor hasznosak, ha dokumentumot vagy kódfájlt csak korlátozott változtatással kell újragenerálni, és a többi tartalom ismert. Add meg a módosítást és a megőrzendő anyagot. A prefixfolytatás a válasz ismert kezdetét használja, míg a kötegelt feldolgozás a munka beküldésére vonatkozik, nem további következtetési mód.

Kontextus és kiadási határok

Az írott feladatot, vizuális anyagot, beszélgetést és kívánt választ a dokumentált 256 ezer tokenes kontextushoz igazítva tervezd meg. A kiadott használati példa 262 144 tokenes kontextust állít be, míg az 1024 tokenes generálási példája nem külön maximális kimeneti kapacitás. A feldolgozott források nem adnak meg a kiválasztott feladathossz helyére állítható önálló, szigorú válaszhosszkorlátot.

A Small 4 saját, 119 milliárd paraméteres szakértőkeverék-architektúrával és hibrid módokkal rendelkezik. Nem örökölheti a Medium 3.5 sűrű, 128 milliárd paraméteres architektúráját vagy a Ministral 3 külön Instruct és Reasoning kiadásait. A gyártó külön kvantált és spekulatív dekódolási anyagokat is kiad; ezek külön telepítési anyagok, nem eltérő tartalmi modalitások. Őrizd meg a megnevezett Small 4 kiadást és a tényleges magyarázathoz, strukturált rekordhoz vagy kóderedményhez kért módot.