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近日,Mistral AI 发布了其首款多模态大模型——Pixtral 12B。作为一款具有语言与视觉处理能力的模型,Pixtral 12B 支持高达1024×1024像素的图像,具备强大的文本生成、图像理解与生成能力,能够处理复杂的文本与图像任务,在OCR、图像分类、问答系统等场景表现出色。
01 Mistral AI推出Pixtral 12BMistral AI是一家专门从事人工智能(AI)产品的法国公司。该公司由Meta Platforms和Google DeepMind的前员工于2023年4月成立,并迅速在人工智能领域确立了自己的地位。该公司专注于生产大型开源语言模型,强调了自由和开源软件的创始重要性,并将自己定位为专有模型的替代品。
最近,Mistral AI刚刚推出了其第一个名为Pixtral 12B的多模态模型,与OpenAI和Anthropic等公司竞争。这个120亿参数模型能够同时处理图像和文本,目前使用其Nemo 12B文本模型。该模型的大小为24 GB,理论上应该能够执行任务,如为图像添加字幕和计算照片上的对象数量。
先进的神经网络架构
Pixtral 12B 是基于先进的 Transformer 架构设计的,具备 40 层神经网络、14,336 个隐藏维度以及 32 个注意力头。该设计赋予它强大的计算能力,尤其擅长处理多模态数据,在大规模图像处理和语言生成任务中表现尤为突出。专业的视觉编码器
Pixtral 12B 配备了一个专门用于图像处理的视觉编码器,能够处理分辨率高达 1024×1024 像素的图像,并包含 24 层隐藏层。这种架构不仅使其能够高效处理复杂的图像任务,还与语言处理模块无缝衔接,使其在 OCR(光学字符识别)、图像分类和图表解析等任务中表现优异。强大的多模态融合
Pixtral 12B 的多模态能力源自其对文本、图像和 URL 数据的整合处理。通过统一建模,它能够在语言与视觉任务间实现深度融合,擅长复杂的问答系统、图像理解、多图像比较及视频分析等任务,展现出卓越的性能。出色的语言与图像处理能力
该模型支持长达 131072 个 tokens 的上下文长度,使其在处理长文本和复杂对话时游刃有余。此外,其视觉模块可以处理高分辨率图像,尤其在多帧图像比较和视频总结任务中表现强劲。技术创新与优化
Pixtral 12B 采用了 GeLU(高斯误差线性单元)激活函数和 2D ROPE(旋转位置嵌入)技术,用以提升视觉编码器的性能。这些技术不仅增强了模型的推理能力,还显著提高了其在高分辨率图像处理中的精度和速度,确保了其在视觉任务中的领先地位。精细优化与多语言支持
Pixtral 12B 的语言处理模块经过精细调优,特别在语言生成和问答任务中表现出色。通过引入高质量的多语言数据集,模型支持多语言处理,适用于多种语言环境下的任务执行,具备广泛的全球应用前景。03 模型表现如何?数据告诉你!
根据公开的基准测试结果,Pixtral 12B 在多模态任务中表现突出。相比 Qwen2-VL-7B、LLaVA-OV-7B 和 Phi-3 Vision 等同类模型,Pixtral 12B 在多模态推理、问答系统、图像理解等任务上均表现优异,尤其是在图像生成和高级图像处理任务上处于领先地位。这不仅展示了该模型在视觉处理中的强大效能,也证明了其在语言和图像任务融合方面的领先技术。Pixtral 也具备非常出色的解释和推理能力。具体指标上,Pixtral 12B 在 MMMU 和 MathVista 上的多模态知识和推理性能均领先其它参与对比的模型(主要是开放模型,并没有 GPT-4o 和 Claude-3.5 Sonnet)。多模态问答性能也表现卓越,处于领先位置。多模态指令遵从以及文本理解能力都表现不错,在某些指标上仅略逊于 Claude-2 Haiku。04 应用实例
Pixtral 12B 的多模态能力使得其在问答系统、内容生成和用户交互方面有广泛的应用前景。通过结合图像和文本输入,模型可以自动生成复杂的报告、分析文档,甚至可以根据输入的图像生成详细的描述或故事情节。这种能力在电商、医疗、教育等领域将发挥巨大作用。图像理解与视频分析
借助其强大的视觉处理能力,Pixtral 12B 可以广泛应用于图像识别、视频分析等领域。例如,在安全监控中,该模型可以处理高分辨率视频,并从中提取关键图像信息;在智能文档处理系统中,Pixtral 12B 可以通过 OCR 技术解析扫描文档并生成对应的文本内容。
OCR
在医疗和教育领域,它的OCR和复杂文档解析功能将大大提高处理效率,生成精确的诊断报告或学习材料。即使是面对繁杂的手写草稿或者公式复杂的科学文档,Pixtral 12B 也能快速、准确地完成内容识别和转换。
04 模型下载
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