Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

Mistral Large 3 2512 er Mistral AIs instruksjonstilpassede utgave for generell samtale, visuell forståelse og virksomhetsarbeid. Den sparsomme mixture-of-experts-arkitekturen har totalt 675 milliarder parametere, hvorav 41 milliarder aktive, og et kontekstvindu på 256k. Tekst og bilder kan bidra til samme oppgave, mens svaret er tekst, kode eller et strukturert resultat.

Funksjoner og forberedelse av inndata

Modellen kombinerer en språkkomponent med en visuell koder. Gi et bilde en tydelig rolle: en side som skal leses, et diagram som skal tolkes, eller et skjermbilde som skal forklares. For et tettpakket skjermbilde gir du et utsnitt med de relevante kontrollene og bevarer de omkringliggende etikettene som trengs for å forstå dem. Mistral anbefaler bildeformer nær kvadratiske; del en usedvanlig smal eller bred kilde i nyttige områder fremfor å krympe viktige detaljer til en uleselig stripe.

Produsenten lister flerspråklig samtale på flere titalls språk, blant annet engelsk, fransk, spansk, tysk, italiensk, portugisisk, nederlandsk, kinesisk, japansk, koreansk og arabisk. Angi utdataspråket, den tiltenkte leseren og terminologien som skal bevares. For en kundestøtteartikkel ber du om en lokalisert forklaring med uendrede produktnavn og en kort liste over usikre oversettelser som skal avklares før publisering.

Lange dokumenter og virksomhetskunnskap

Bruk konteksten til å samle beslektet materiale: regelverk, en spesifikasjon, eksisterende beslutninger og spørsmålet som trenger et svar. Merk hver kilde og revisjonen. En nyttig forespørsel er: «Sammenlign disse tre retningslinjene for introduksjon av nye medarbeidere. Returner en tabell med felles krav, konflikter og ubesvarte spørsmål, med kildeavsnittet for hvert funn.» Det resulterende artefaktet er en sammenligning forankret i de oppgitte utdragene fremfor en generell oppsummering av temaet.

For et dokumentspørsmål identifiserer du ønsket detaljnivå og ber om det underbyggende utdraget ved siden av konklusjonen. Mistrals Document QnA-arbeidsflyt trekker først ut tekst og dokumentstruktur med OCR og bruker deretter en språkmodell til å tolke materialet. Bevar sidetall og overskrifter når du klargjør uttrukket tekst, slik at svaret kan vise tilbake til originalen. En dokument-URL, uttrukket tekst og bildebevis har forskjellige krav til forberedelse; velg inndataformen som støttes av applikasjonen du bruker.

Programmering og daglig assistanse

Mistral posisjonerer Large 3 for programmeringsassistanse så vel som daglig samtale. Gi de relevante funksjonene, forventet atferd og den observerte feilen. For eksempel: «Denne parseren mister det siste feltet når inndataene slutter uten linjeskift. Forklar grenen som feiler, foreslå den minste endringen og returner den korrigerte funksjonen med tre representative eksempler på inndata og utdata.» Det nyttige resultatet er en foreslått endring knyttet til den faktiske koden og et sett med tilfeller utvikleren kan kjøre.

For et forretningsutkast gir du faktaene og ønsket artefakt samlet. En forespørsel om å gjøre møtenotater om til et beslutningsnotat bør navngi beslutningen, alternativene, de uavklarte antakelsene og neste handling. Be modellen holde kildefakta atskilt fra anbefalinger og markere manglende informasjon i det relevante avsnittet. Dette gjør utdataene lettere å revidere enn en udifferensiert fortelling.

Verktøy og strukturerte resultater

Innebygde funksjonskall lar modellen velge en oppgitt funksjon og forberede argumentene. Applikasjonen kjører funksjonen og returnerer resultatet; modellen bruker deretter den returnerte informasjonen i svaret. Hold verktøyene spesifikke og gjør bare dem som trengs for oppgaven, tilgjengelige. En assistent for lagerkontroll kan motta en produktreferanse, be om et lageroppslag og forklare det returnerte antallet og lagerstedet. Valider den valgte funksjonen og argumentene før forespørselen utføres, og bevar verktøysvaret sammen med det endelige svaret.

For uttrekk angir du feltene, typene og behandlingen av manglende verdier. Mistral dokumenterer JSON-modus og tilpassede strukturerte utdata; JSON-modusen krever en eksplisitt instruksjon om å returnere JSON, mens et tilpasset skjema gir sterkere formatkontroll. En fakturaoppsummering kan be om leverandør, fakturanummer, forfallsdato, valuta og fakturalinjer, med konsekvent representasjon av manglende verdier. Undersøk de uttrukne verdiene mot dokumentet, selv når svaret samsvarer med den ønskede strukturen.

Innstillinger og forskjeller mellom utgaver

Definer rollen, oppgaven og verktøyreglene i systeminstruksjonene. Mistral anbefaler en temperatur under 0.1 for produksjon og daglig bruk av dette modellkontrollpunktet, mens høyere verdier kan prøves for kreative oppgaver. Skill en forespørsel om varierte ideer fra en forespørsel om et reproduserbart uttrekk: gi den første rom for alternativer og den andre eksplisitte felter og kildebegrensninger.

Denne instruksjonsutgaven er separat fra Large 3-basiskontrollpunktet og fra dedikerte resonneringsmodeller. Produsenten identifiserer streng resonnering og spesialisert visuelt arbeid som områder der en modell spesielt utviklet for disse oppgavene kan være å foretrekke. For en vanskelig beregning gir du antakelsene og enhetene, ber om mellomkontroller og bruker et tilgjengelig beregningsverktøy til å verifisere resultatet. For tettpakket visuelt bevismateriale klargjør du lesbare områder og sammenligner svaret med kilden før du bruker det i en rapport.