Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Mistral Medium 3.1 is een multimodale editie van Mistral AI voor tekstueel en visueel begrip. De maker beschrijft deze revisie als een verbetering van toon en prestaties binnen de Medium 3-lijn. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst: een uitleg, documentantwoord, gestructureerd record of voorgestelde functieaanroep. De vaste identificatie van de maker voor deze editie is mistral-medium-2508.

Context en de specifieke editie

De modelpagina documenteert een contextvenster van 128k. Gebruik dit om samenhangende bronpassages, beeldbewijs, het gesprek en de gebruikerstaak bijeen te houden. Benoem de documentrollen en de te beantwoorden vraag voordat u een grote verzameling aanlevert. Een lange context kan een gerichte vergelijking ondersteunen terwijl het uiteindelijke artefact een korte tabel of herziene sectie blijft.

Medium 3.1 behoudt zijn eigen specificatie. De context van 256k, de dense architectuur met 128 miljard parameters en instelbare hybride redeneermodi die voor Medium 3.5 zijn beschreven, mogen niet aan deze vermelding worden toegeschreven. De 3.1-pagina geeft geen parameteraantal of afzonderlijke maximale antwoordlengte die verantwoord door die van het latere model kan worden vervangen.

Gestructureerde uitvoer en functies

De maker vermeldt gestructureerde uitvoer, functieaanroepen en voorspelde uitvoer als functies van deze editie. Definieer voor een gestructureerde extractietaak de vereiste velden, verwachte typen en omgang met informatie die in de bron ontbreekt. Een record kan de documentidentificatie, de geëxtraheerde uitspraak, de bronlocatie en de resterende vraag bevatten. Vraag alleen om het record als een programma het gaat parseren, of houd een uitleg in proza afzonderlijk wanneer iemand de interpretatie moet beoordelen.

De gedeelde documentatie voor gestructureerde uitvoer van Mistral onderscheidt JSON-modus van een aangepast schema. JSON-modus vereist een expliciete instructie over het gewenste JSON-formaat, terwijl de aangepaste route een specifiekere structuur definieert. Dit is opmaak van het tekstresultaat, geen nieuwe inhoudsmodaliteit of externe actie.

Voor functies definieert de toepassing de beschikbare bewerking en argumenten, selecteert het model een geschikte aanroep en stelt het waarden op, waarna de toepassing deze uitvoert. Het resultaat wordt vervolgens informatie voor het volgende antwoord. Een documentassistent kan een opzoekactie gebruiken om ontbrekende referentiegegevens te verkrijgen, maar alleen als de omringende toepassing die opzoekactie aanbiedt en het daadwerkelijke resultaat retourneert. Houd de voorgestelde aanroep en de geretourneerde gegevens met elkaar verbonden.

Voorspelde wijzigingen en antwoordprefixen

Voorspelde uitvoer is nuttig wanneer het grootste deel van het gewenste resultaat al bekend is, zoals een document of codebestand dat een beperkte wijziging nodig heeft. Geef de bestaande inhoud en beschrijf de wijziging nauwkeurig, inclusief wat ongewijzigd moet blijven. Een verzoek kan de terminologie in één sectie bijwerken of één implementatiedetail vervangen, terwijl de rest van het document behouden blijft. De voorspelling bevat verwachte uitvoerinhoud en geen afgeronde wijziging die op een bestand is toegepast.

De modelpagina vermeldt ook voortzetting van antwoordprefixen. In de chatdocumentatie van de maker levert een prefix een bekend begin voor het assistentantwoord, waarna de generatie verdergaat. Een bekend begin en een voorspelde hoofdtekst lossen verschillende voorbereidingsproblemen op. Batchverwerking en agent-/gespreksinterfaces zijn eveneens workflowfuncties en geen afzonderlijke beeld-, audio- of redeneeredities van Medium 3.1.

Document- en beeldvragen

De vermelde document-QnA-workflow combineert met OCR voorbereide tekst, structuur en opmaak met taalmodelanalyse. Vraag naar de specifieke voorwaarde, passage of relatie die de taak vereist. Een vergelijking kan de brondocumenten benoemen en vragen om gedeelde uitspraken, conflicten en onopgeloste details, met de bronlocatie naast elke bevinding.

De beeldgids van de maker omvat expliciet Medium 3.1. Een directe visuele vraag kan een leesbare grafiek, documentafbeelding of schermafbeelding aanleveren en vragen welk zichtbaar bewijs een conclusie ondersteunt. Behoud assen, eenheden, labels en de context rond een uitgesneden veld. Als meerdere afbeeldingen worden aangeleverd, benoem dan hun volgorde en rol in plaats van het model te laten afleiden welke het origineel, de herziening of de referentie is.

Combineer bijvoorbeeld een schriftelijke procesvereiste met een schermafbeelding en vraag om een tabel met zichtbare overeenkomsten, verschillen en vragen waarvoor meer informatie nodig is. Een andere taak kan twee documentversies aanleveren en vragen om een herziene passage die gedeelde voorwaarden behoudt en tegelijk een benoemde inconsistentie oplost. Dit zijn voorgestelde toepassingen van de gedocumenteerde beeld-, document- en bewerkingsmogelijkheden, met het vereiste resultaat vooraf gedefinieerd.

Het uiteindelijke artefact voorbereiden

Geef de assistent een duidelijke rol, het te gebruiken bronmateriaal en de antwoordvorm. Houd blijvende antwoordregels gescheiden van het onderzochte document en vermeld de doeltaal en terminologie. Een bruikbaar antwoord kan een geëxtraheerd feit, de bron en een interpretatie scheiden, zodat het eenvoudiger te beoordelen is dan één samengevoegde samenvatting.

Het gedocumenteerde resultaat blijft tekst. Externe tools, bestandswijzigingen en verdere documentverwerking horen bij de toepassing die met het gesprek is verbonden. Behoud de genoemde Medium 3.1-editie en de context van 128k en vraag om de uitleg, het gestructureerde record of de gerichte herziening die de volgende stap daadwerkelijk nodig heeft.