文章转载来源：Model进化论
文章来源：新智元
最近，「小语言模型」忽然成为热点。
本周一，刚刚完成4.15亿美元融资的法国AI初创公司Mistral，发布了Mixtral 8x7B模型。
这个开源模型尽管尺寸不大，小到足以在一台内存100GB以上的电脑上运行，然而在某些基准测试中却能和GPT-3.5打平，因此迅速在开发者中赢得了一片称赞。
之所以叫Mixtral 8x7B，是因为它结合了为处理特定任务而训练的各种较小模型，从而提高了运行效率。
这种「稀疏专家混合」模型并不容易实现，据说OpenAI在今年早些时候因为无法让MoE模型正常运行，而不得不放弃了模型的开发。
紧接着，就在第二天，微软又发布了全新版本的Phi-2小模型。
跟Mistral的70亿参数比，Phi-2小到可以在手机上跑，只有27亿参数。相比之下，GPT-4的参数达到了一万亿。
Phi-2在精心挑选的数据集上进行了训练，数据集的质量足够高，因此即使手机的计算能力有限，也能确保模型生成准确的结果。
虽然还不清楚微软或其他软件制造商将如何使用小型模型，但最明显的好处，就是降低了大规模运行AI应用的成本，并且极大地拓宽了生成式AI技术的应用范围。
这是一件大事。
最近，Mistral-medium已经开放内测。
有博主对比了开源的Mistral-medium和GPT-4的代码生成能力，结果显示，Mistral-medium比GPT-4的代码能力更强，然而成本却只需GPT-4的3成！
总价来说就是：
1）Mistral会始终完成工作，完成度很高；
2）不会在冗长的解释性输出上浪费token；
3）提供的建议非常具体。
第一题，「编写用于生成斐波那契素数的PyTorch数据集的cuda优化代码」。
Mistral-Medium生成的代码严肃、完整。
而GPT-4生成的代码，就差强人意了。
浪费了很多token，却没有输出有用的信息。
然后，GPT-4只给出了骨架代码，并没有具体的相关代码。
第二道题：「编写高效的Python代码，将大约10亿个大型Apache HTTP访问文件摄取到 SqlLite数据库中，并使用它来生成对sales.html和product.html的访问直方图」。
Mistral的输出非常精彩，虽然log不是CSV格式的，但修改起来很容易。
GPT-4依旧拉跨。
此前，这位博主测试过多个代码生成模型，GPT-4一直稳居第一。
而现在，把它拉下宝座的强劲对手Mistral-medium终于出现了。
虽然只发布了两个例子，但博主测试了多个问题，结果都差不多。
他建议：鉴于Mistral-medium在代码生成质量上有更好的体验，应该把它整合到各地的代码copilot中。
有人按照每1000token算出了输入和输出的成本，发现Mistral-medium比起GPT-4直接降低了70%！
的确，节省了70%的token费用，可不是一件小事。甚至还可以通过不冗长的输出，来进一步节省成本。
参考资料：
https://www.theinformation.com/articles/the-rise-of-small-language-models-and-reinforcement-learning
https://twitter.com/deliprao/status/1734997263024329157
来源：Model进化论
发布人：暖色
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