
去年宣布與Qualcomm旗下運算平台深度合作的Mistral AI ,稍早宣布針對中東及東南亞地區打造高效能的人工智慧 模型Mistral Saba,標榜能對應理解阿拉伯語,以及多種印度語系,本身則具備240億組參數規模。
跟其他大型自然語言模型一樣,Mistral Saba除了可透過API存取,同時也能安裝在終端裝置離線使用,藉此確保應用時的資料隱私安全。
而跟其他對應廣泛語系的大型自然語言模型,Mistral Saba標榜著重中東與東南亞語系深度理解,並且能分辨不同語言背後文化差異、專業術語,以及語法結構上的細微不同。
至於訓練資料源自中東與東南亞地區的在地數據,讓Mistral Saba能更符合在地化語言理解與相關應用預期表現。
在相關測試結果中,Mistral Saba在阿拉伯語的大規模、多任務理解工作中,性能表現甚至超過部分參數規模達700億組的模型,同時具備更低的推理延遲性,甚至可在單組GPU加速運算下實現每秒生成150個Token詞元,更有利於有限資源環境下的佈署應用,或是離線狀態下的使用效益。
Mistral Saba也能針對不同需求進行微調,並且可用在金融、能源、醫療等領域。
Mistral Saba性能比較:
《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》
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