Mistral 7B

Aaron Rudolf

25. September 2024

Was ist Mistral 7B und wie funktioniert es?

Mistral 7B ist Projekt und gleichnamiger Textgenerator des französischen KI-Startups Mistral AI. Die Besonderheit im Vergleich zur Konkurrenz ist, dass das Sprachmodell mit einer Größe von „nur” knapp 7,3 Milliarden Parametern arbeitet und trotzdem sehr leistungsstark ist. Für diese hohe Effizienz sorgen einige Techniken wie Grouped-Query Attention (GQA) für schnelleres Inferencing und Sliding Window Attention (SWA), wodurch längere Textsequenzen auch mit relativ wenig Rechenleistung und Speicherbedarf verarbeitet werden können.

Grouped-Query Attention und Sliding Window Attention sind zwei Techniken, die bei Transformer-Modellen die Effizienz verbessern sollen, indem sie die Art und Weise optimieren, wie das Modell seine Aufmerksamkeit über die Eingabedaten verteilt.

Grouped-Query Attention funktioniert, indem es mehrere Anfragen (Queries) zusammenfasst und dann eine gemeinsame Aufmerksamkeit darüber berechnet, welche Teile der Eingabedaten wichtig sind. Das reduziert die Anzahl der Berechnungen, die das Modell durchführen muss, und macht es schneller und günstiger im Betrieb. Diese “Aufmerksamkeitswerte” sind Gewichtungen, die bestimmen, wie sehr das Modell bestimmten Wörtern in der Eingabesequenz Beachtung schenkt, was entscheidend für die Leistung und die Effizienz des Modells ist.

Sliding Window Attention hingegen beschränkt die Aufmerksamkeitsberechnung auf einen kleinen Bereich von Wörtern gleichzeitig, anstatt über die gesamte Sequenz. Dadurch wird die Rechenkomplexität reduziert, während die Modellleistung beibehalten wird. Besonders bei langen Eingabesequenzen und großen Modellen ist dies vorteilhaft, da es den Speicherbedarf und die benötigte Rechenleistung deutlich senkt.

Beide Techniken ermöglichen es, leistungsfähige Modelle wie Mistral 7B effizient zu trainieren und einzusetzen, ohne dass deren Fähigkeiten beeinträchtigt werden.

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Was unterscheidet Mistral 7B von anderen Sprachmodellen?

Neben der relativ geringen Größe unterscheidet sich Mistral 7B auch auf Grundlagenebene. Denn im Gegensatz zu anderen Modellen wurde es nicht nur auf Basis natürlicher Sprache, sondern auch durch Programmcode trainiert. Dadurch kann es vor allem bei der Programmierung und dem Vervollständigen von Code nützlich sein und übertrifft dabei teilweise auch spezialisierte Konkurrenten wie Codex von OpenAI. Genaue Informationen zur Datenbasis gibt es jedoch nicht. Zudem wird nur die englische Sprache unterstützt.

Mistral OpenSource ist unter der Apache 2.0 Lizenz verfügbar, heißt also, dass es frei heruntergeladen und auf eigenen Servern lokal betrieben werden kann. Genau das ist unter Umständen jedoch ein gewisser Nachteil. Denn das Modell verfügt über keinerlei Grenzen und Moderationsmechanismen. Tests zeigten, dass die KI auf Nachfrage Anweisungen für kriminelle Aktivitäten wie Mord, Drogenherstellung oder aber auch Suizid gibt. Aufgrund der großen Verfügbarkeit und einfachen Verbreitung lassen sich die frühen Modelle auch im Nachhinein nicht mehr zurückrufen oder nachträglich mit Moderation erweitern.

Vorteile und Besonderheiten gegenüber der Konkurrenz

Mistral 7B gilt zurecht als eines der leistungsstärksten Sprachmodelle in seiner Größenordnung und zeigte in vielen Benchmarks beeindruckende Ergebnisse. Die wichtigsten Aspekte noch einmal in der Übersicht:

• Leistungsstark trotz geringer Größe: Mit 7,3 Milliarden Parametern bietet Mistral 7B eine ausgezeichnete Balance zwischen Größe und Effizienz. Es ist groß genug, um komplexe Sprachaufgaben zu bewältigen, aber nicht so groß, dass es unnötig hohe Rechenressourcen erfordert. Im Vergleich zu kleineren Modellen bietet es eine signifikant bessere Leistung, während es im Vergleich zu größeren Modellen wie GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern wesentlich effizienter ist.
• Effizienz durch fortschrittliche Techniken: Durch den Einsatz der angesprochenen Techniken wie GQA und SWA kann Mistral 7B die Rechenkosten senken und gleichzeitig eine hohe Leistung beibehalten. Diese Techniken unterscheiden es von vielen anderen Modellen, die solche Optimierungen nicht nutzen und daher weniger effizient sind.
• Vielseitigkeit: Mistral 7B zeigt eine hohe Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit in verschiedenen Anwendungsbereichen. Es eignet sich gut für Aufgaben wie automatisierte Textgenerierung, maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung und Dialogsysteme. Diese Vielseitigkeit stellt sicher, dass es in einer breiten Palette von Szenarien leistungsfähig ist, während einige Konkurrenzmodelle möglicherweise in spezifischen Anwendungsfällen besser sind, aber nicht die gleiche Breite bieten.
• Kosten-Nutzen-Verhältnis und Zugänglichkeit: Ein weiteres wichtiges Argument von Mistral 7B ist außerdem das hervorragende Kosten-Nutzen-Verhältnis. Es bietet eine starke Leistung bei relativ geringen Rechenressourcen, was es besonders attraktiv für Unternehmen macht, die leistungsstarke NLP-Lösungen benötigen, aber auf die Kosten achten müssen. Doch die Kostenfreiheit ist nicht der einzige relevante Faktor, auch die OpenSource-Struktur ist für viele Unternehmen interessant, die das Modell in Ihren Produkten oder lokalen Servern integrieren und betreiben möchten.

Das neueste Modell – Mistral 8x7B

Mixtral 8x7B stellt das neueste und größte Projekt von Mistral AI dar. Als Sparse Mixture-of-Experts-Modell (SMoE) optimiert es die Effizienz, indem es für jede Anfrage nur zwei von insgesamt acht Parameter-Sets verwendet. Trotz seiner beachtlichen Gesamtgröße von 45 Milliarden Parametern begrenzt das Modell den Inferenzaufwand auf nur 12 Milliarden Parameter pro Token.

Besonders bemerkenswert ist die enorme Kontextfenstergröße von 32.000 Tokens, die Mixtral 8x7B bietet. Dies ermöglicht eine tiefgehende Analyse und Verarbeitung großer Textmengen und unterstützt mehrere Sprachen. In der Codegenerierung zeigt das Modell herausragende Leistungen, was es zu einer bedeutenden Weiterentwicklung im Bereich der KI-Modelle macht, die für komplexe Aufgaben optimiert sind.

Hervorzuheben sind außerdem die geringeren Halluzinationen und Verzerrungen (objektiv falscher Output) im Vergleich zu anderen Modellen. In verschiedenen Benchmarks übertrifft es zudem andere Modelle wie LLaMA 2 70B und GPT 3.5. Mixtral 8x7B wurde ebenfalls unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, was also auch hier die offene Nutzung und Weiterentwicklung ermöglicht.

Zusätzlich gibt es eine Instruct-Version des Modells, die für präzise Anweisungen optimiert wurde und im Benchmark mit GPT-3.5 vergleichbare Werte erzielte. Beide Versionen sind auf der Mistral-Plattform verfügbar, wo auch Mistral 7B und ein leistungsstärkeres Prototypmodell erhältlich sind.

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Fazit

Insgesamt zeigt Mistral 7B (und auch Mistral 8x7B) im Vergleich zur Konkurrenz eine hervorragende Kombination aus Leistung, Effizienz und Vielseitigkeit, was es zu einer attraktiven Wahl für viele Anwendungen, besonders in der natürlichen Sprachverarbeitung macht, auch wenn es nicht zu den insgesamt stärksten Modellen gehört.

Ethische und Sicherheitsbedenken sind jedoch berechtigt. Viele Nutzer finden die „Grenzenfreiheit” und nicht vorhandene Zensierung richtig, nichtsdestotrotz bemühen sich Mistral und die Community laut eigener Aussage um gewisse Mechanismen zur Moderation, besonders damit der Einsatz in Umgebungen, die ethische Richtlinien gewährleisten müssen, möglich sein kann. Desweiteren dürften derartige OpenSource-Modelle in der Zukunft für immer mehr KI-Integration in diverse Produkte sorgen, da der Zugang wesentlich erleichtert wird.

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FAQ

Was ist Mistral 7B?

Mistral 7B ist ein von Mistral AI entwickelt KI-Modell, welches komplexe Aufgaben in der natürlichen Sprachverarbeitung löst.

Was kann Mistral 7B?

Mistral 7B bietet Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung, Frage-Antwort-Funktionen, Code-Generierung und -Vervollständigung sowie mathematisches Schlussfolgern. Das Modell unterstützt mehrere Sprachen und kann kontextbezogene Aufgaben in verschiedenen Domänen bearbeiten.

Was ist das Besondere an Mistral 7B?

Mistral 7B zeichnet sich durch seine beeindruckende Leistung trotz geringer Größe aus, indem es viele bekannte größere Modelle in Benchmarks übertroffen hat und effiziente Techniken wie Grouped-Query Attention und Sliding Window Attention nutzt. Zudem bietet es als Open-Source-Modell unter der Apache-2.0-Lizenz große Flexibilität für Entwickler und Forscher.