近年来，大型语言模型（LLM）的成本一直是阻碍其广泛应用的主要因素。而近期，Mistral和微软引领了一股“小语言模型”的潮流，这为降低AI应用成本，拓展生成式AI技术应用范围带来了新的希望。Mistral-medium模型在代码能力方面甚至超越了GPT-4，并且成本降低了三分之二，这无疑是一个里程碑式的进展。Mixtral8x7B模型和Phi-2小模型的发布，也进一步推动了这一趋势。
Mistral和微软引领「小语言模型」潮，Mistral-medium的代码能力超越GPT-4，成本降低2/3。Mixtral8x7B模型和Phi-2小模型的发布使小模型风潮愈发盛行，降低了大规模AI应用的成本，拓宽了生成式AI技术的应用范围。Mistral-medium内测结果显示，其代码生成质量和成本均优于GPT-4，为开发者提供了更高效的选择。小语言模型的崛起，为AI技术的普及和应用提供了更经济、高效的解决方案，也预示着AI未来发展的新方向。Mistral-medium的成功案例，无疑将激励更多企业和研究机构投入到小模型的研发和应用中，从而推动人工智能技术更快更好地造福人类社会。未来，我们有理由期待更多更优秀的小语言模型出现，为各行各业带来变革性的影响。