{"id":1238,"date":"2024-07-18T10:53:02","date_gmt":"2024-07-18T13:53:02","guid":{"rendered":"https:\/\/portal7ia.com.br\/?p=1238"},"modified":"2024-07-18T11:07:25","modified_gmt":"2024-07-18T14:07:25","slug":"lancamento-do-mistral-mathstral","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portal7ia.com.br\/index.php\/2024\/07\/18\/lancamento-do-mistral-mathstral\/","title":{"rendered":"Lan\u00e7amento do Mistral Mathstral"},"content":{"rendered":"\n

Estamos contribuindo Mathstral para a comunidade cient\u00edfica para impulsionar esfor\u00e7os em problemas matem\u00e1ticos avan\u00e7ados que exigem racioc\u00ednio l\u00f3gico complexo e de m\u00faltiplas etapas. O lan\u00e7amento do Mathstral faz parte de nosso esfor\u00e7o mais amplo para apoiar projetos acad\u00eamicos \u2014 foi produzido no contexto de nossa colabora\u00e7\u00e3o com o Project Numina.<\/p>\n\n\n\n

Desempenho<\/h4>\n\n\n\n

Assim como Isaac Newton em seu tempo, Mathstral se apoia nos ombros do Mistral 7B e se especializa em disciplinas STEM. Ele atinge capacidades de racioc\u00ednio de ponta em sua categoria de tamanho em v\u00e1rios benchmarks padr\u00e3o da ind\u00fastria. Em particular, ele atinge 56,6% no MATH e 63,47% no MMLU, com a seguinte diferen\u00e7a de desempenho MMLU por assunto entre Mathstral 7B e Mistral 7B.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Detalhe do Mathstral 7B por assunto<\/h4>\n\n\n\n

Mathstral \u00e9 mais um exemplo das excelentes compensa\u00e7\u00f5es desempenho\/velocidade alcan\u00e7adas ao construir modelos para fins espec\u00edficos – uma filosofia de desenvolvimento que promovemos ativamente na Plateforme, particularmente com suas novas capacidades de ajuste fino.<\/p>\n\n\n\n

Benchmarks detalhados do Mathstral 7B<\/h4>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Mathstral pode alcan\u00e7ar resultados significativamente melhores com mais computa\u00e7\u00e3o de tempo de infer\u00eancia: Mathstral 7B marca 68,37% no MATH com vota\u00e7\u00e3o majorit\u00e1ria e 74,59% com um forte modelo de recompensa entre 64 candidatos.<\/p>\n\n\n\n

Mathstral \u00e9 um modelo instru\u00eddo – use-o ou ajuste-o como tal, consultando nossa documenta\u00e7\u00e3o. Os pesos s\u00e3o hospedados no HuggingFace. Voc\u00ea pode testar Mathstral agora com mistral-inference e adapt\u00e1-lo com mistral-finetune.<\/p>\n\n\n\n

Agradecemos ao Professor Paul Bourdon por curar os problemas do GRE Math Subject Test usados em nossa avalia\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Refer\u00eancias:<\/h6>\n\n\n\n

Fonte: https:\/\/mistral.ai\/news\/mathstral\/<\/a><\/em>
Project Numina: https:\/\/projectnumina.ai\/<\/a>
Fine Tuning: https:\/\/docs.mistral.ai\/capabilities\/finetuning\/<\/a>
Hugging Face: https:\/\/huggingface.co\/mistralai\/mathstral-7B-v0.1<\/a>
Mistral Inference: https:\/\/github.com\/mistralai\/mistral-inference\/releases\/tag\/v1.2.0<\/a>
Mistral Fine Tuning GitHub: https:\/\/github.com\/mistralai\/mistral-finetune<\/a>
Professor Bourdon: https:\/\/uva.theopenscholar.com\/paul-bourdon\/<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

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Pesquisa, Curadoria, Edi\u00e7\u00e3o, formata\u00e7\u00e3o e finaliza\u00e7\u00e3o:
Werney Lima, julho 18, 2024 (Quinta-feira) – 10:41 hrs.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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