近年來，大型語言模型（LLM）的成本一直是阻礙其廣泛應用的主要因素。而近期，Mistral和微軟引領了一股「小語言模式」的潮流，為降低AI應用成本，拓展生成式AI技術應用範圍帶來了新的希望。 Mistral-medium模型在程式碼能力方面甚至超越了GPT-4，並且成本降低了三分之二，這無疑是一個里程碑式的進展。 Mixtral8x7B模型和Phi-2小模型的發布，也進一步推動了這個趨勢。
Mistral和微軟引領「小語言模型」潮，Mistral-medium的程式碼能力超越GPT-4，成本降低2/3。 Mixtral8x7B模型和Phi-2小模型的發布使小模型風潮愈發盛行，降低了大規模AI應用的成本，拓寬了生成式AI技術的應用範圍。 Mistral-medium內測結果顯示，其程式碼產生品質和成本均優於GPT-4，為開發者提供了更有效率的選擇。小語言模型的崛起，為AI技術的普及和應用提供了更經濟、高效的解決方案，也預示著AI未來發展的新方向。 Mistral-medium的成功案例，無疑將激勵更多企業和研究機構投入到小模型的研發和應用中，從而推動人工智慧技術更快更好地造福人類社會。未來，我們有理由期待更多更優秀的小語言模式出現，為各行各業帶來變革性的影響。