Getting Started with Mistral

我很高兴地向大家介绍“Mistral入门”课程，这是一门与Mistral AI合作构建的，由Sophia Yang讲授的课程。在这门课程中，你会看到一些令人兴奋的Mistral开源模型，例如Mistral 8X7b模型。这个模型通过使用专家混合体系结构来改进标准的Transformer神经网络架构。

这种独特的体系结构包含八个“专家网络”，也就是八个不同的前馈神经网络。在推断过程中，对于每一个token，一个单独的门控网络会选择激活这些专家中的两个；然后，模型会使用这两个网络的加权平均值来预测下一个token。这种“专家混合”架构不仅使得模型拥有了较大模型的改进性能和优势，同时还具有了更快的推理速度。

具体来说，尽管Mistral拥有467亿参数，但在预测每个token时，它仅激活八个“专家网络”中的两个，因此在推理时实际上只使用了129亿个固定参数。

接下来，我要特别介绍一下我们的讲师Sophia Yang。她是Mistral AI的开发者关系负责人，她定期在YouTube和各种会议上向开发者讲授关于生成式AI的知识。

在这门课程中，你将获得Mistral的开源和商业模型合集，以及根据你的任务来使用它们的一些建议和直觉。你还会熟悉一些有用的功能，包括提示、函数调用、JSON模式和RAG。

顺便提一下，“Le Mistral”是一个法语词，意思是“强烈的北风”。所以我相信，在Sophia的帮助下，你会轻松地完成这个关于Mistral的课程！

“Getting Started with Mistral"是一个旨在帮助初学者了解并使用Mistral AI提供的先进开源和商业大型语言模型(LLMs)的短期课程。这个课程非常适合对深度学习、人工智能特别是在自然语言处理(NLP)领域有兴趣的人。

Mistral所提供的功能：

• 访问和提示Mistral模型：您将学习如何通过API调用对Mistral的模型进行访问和指令提示。这涉及到根据任务的复杂度（从简单的分类到编码等级的任务）和速度需求选择合适的模型。
• 使用Mistral的本地函数调用：这个功能让您能够让LLM调用传统代码更擅长的任务，比如从数据库查询数值数据。
• 建立基本的检索增强生成（RAG）系统：课程教您从零开始建立RAG系统，包含数据的适当切分、创建嵌入并将此工具作为聊天系统中的一个功能。
• 构建与Mistral模型交互的聊天接口：使用户能够上传文档并提问。

使用Mistral的情况：

• 集成LLM输出到较大的软件应用中：Mistral支持JSON模式，方便开发者以结构化的JSON格式生成LLM响应，便于集成到更大的软件应用中。
• 提升LLM寻找相关信息的能力：通过使用Mistral的API来调用用户定义的Python函数，如进行网络搜索或从数据库检索文本，可以增强LLM回答用户查询的相关信息查找能力。
• 根据任务复杂度选择合适的模型：无论任务是简单的分类问题，还是需要编写电子邮件或编程等中高级复杂度任务，Mistral都提供了不同模型以适应速度和复杂度的需求。
• 探索最新的LLM技术：包括如何有效地提示(LLM提示技术)，函数调用，以及利用Mistral开源和商业模型的高级功能。

适合参与的人群：

这个课程非常适合对AI和机器学习尤其是语言模型感兴趣的开发者、学术研究者或任何热爱技术并愿意学习最新技术的人。如果你已经学过ChatGPT或Llama 2的提示工程，那么这个课程将是你学习之路上的一个很好的补充。

结论：

通过参加"Getting Started with Mistral"课程，你不仅能够理解并应用Mistral提供的先进LLM技术，还能够根据自己的需求选择和操作不同的模型，实现高度定制化的NLP解决方案。无论是要增强现有软件应用，还是探索最新的人工智能技术，这个课程都提供了实用的知识和工具。