近年、大規模言語モデル (LLM) のコストが、その広範な適用を妨げる主な要因となっています。最近、ミストラルとマイクロソフトが「小型言語モデル」のトレンドをリードしており、AI アプリケーションのコスト削減と生成 AI テクノロジーの適用範囲の拡大に新たな希望をもたらしています。 Mistral-medium モデルはコード機能の点で GPT-4 をも上回り、コストは 3 分の 2 削減されており、これは間違いなくマイルストーンとなる進歩です。 Mixtral8x7B モデルと Phi-2 小型モデルのリリースにより、この傾向はさらに促進されました。
Mistral と Microsoft は、「小規模言語モデル」のトレンドをリードしています。Mistral-medium のコード機能は GPT-4 を上回り、コストは 2/3 に削減されます。 Mixtral8x7B モデルと Phi-2 小型モデルのリリースにより、小型モデルのトレンドがますます人気になり、大規模 AI アプリケーションのコストが削減され、生成 AI テクノロジーの適用範囲が広がりました。 Mistral-medium の内部テストの結果では、コード生成の品質とコストが GPT-4 より優れていることが示されており、開発者はより効率的な選択肢を得ることができます。小型言語モデルの台頭は、AI テクノロジーの普及と応用のためのより経済的で効率的なソリューションを提供し、将来の AI 開発の新たな方向性を告げるものでもあります。ミストラル媒体の成功例は、間違いなくより多くの企業や研究機関が小型モデルの研究開発と応用に投資することを奨励し、それによって人工知能技術を促進し、人間社会により早くより良い利益をもたらすことになるでしょう。将来的には、あらゆる分野に変革的な影響を与える、より優れた小型言語モデルの出現を期待する理由があります。