简介
Mixtral 是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型 (SMoE)。根据 Apache 2.0 许可。 Mixtral 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B，推理速度提高了 6 倍。它是最强大的开放权重模型，具有宽松的许可证，也是成本/性能权衡方面的最佳模型。特别是，它在大多数标准基准测试中匹配或优于 GPT3.5。
Mixtral 的特点
可以优雅地处理 32k 令牌的上下文。
可以处理英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。
在代码生成方面表现出强大的性能。
基于 Hugging Face Transformers 使用 mixtral
## Use a pipeline as a high-level helperfrom transformers import pipelinedef test_mixtral():pipe = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")pipe("请为google编写web自动化测试用例，使用pytest page object设计模式，断言使用hamcrest"))
使用 langchain 调用 mixtral
def test_mixtral():llm = Ollama(model="mixtral", base_url="http://localhost:11434")r = llm.invoke('请为google编写web自动化测试用例，使用pytest page object设计模式，断言使用hamcrest')debug(r)
总结
Mixtral 是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型。
推荐学习
人工智能测试开发训练营，为大家提供全方位的人工智能测试知识和技能培训。行业专家授课，实战驱动，并提供人工智能答疑福利。内容包含ChatGPT与私有大语言模型的多种应用，人工智能应用开发框架 LangChain，视觉与图像识别自动化测试，人工智能产品质量保障与测试，知识图谱与模型驱动测试，深度学习应用，带你一站式掌握人工智能测试开发必备核心技能，快速提升核心竞争力！
