Mistral-Large-Instruct-2407 应用代码详解与实践

Mistral-Large-Instruct-2407 模型概述

2024年7月，AI领域迎来了一次重要发布，Mistral-Large-Instruct-2407 模型的推出引起了广泛关注。这个模型以其高效的参数配置和卓越的性能在多个领域中脱颖而出，尤其是在代码生成、推理和数学运算方面表现优异。其支持中文的能力，更是让中国的开发者感到兴奋，这在大型语言模型中并不常见。

Mistral-Large-Instruct-2407 的发布不仅仅是参数和性能的提升，更是对多语言环境下自然语言处理能力的全面增强。它在中文自然语言处理任务中展现了更高的准确性和生成质量，成为开发者在处理复杂文本分析和生成任务时的强大工具。

Mistral Large 2模型概述

使用 Mistral-Large-Instruct-2407 的部署指南

在部署 Mistral-Large-Instruct-2407 时，推荐的硬件配置是使用4张A800显卡，以确保模型能够充分发挥其潜力。以下是部署该模型的详细步骤：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server 
    --model /data/models/Mistral-Large-Instruct-2407/ 
    --served-model-name aaa 
    --trust-remote-code 
    --tensor-parallel-size 4 
    --port 8000

部署成功后，可以通过标准的OpenAI接口来访问此模型。这种部署方式不仅提高了模型的可用性，还使得在不同系统上的集成变得更加便捷。

部署示意图

Mistral-Large-Instruct-2407 的测试与性能评估

为了测试 Mistral-Large-Instruct-2407 的性能，我们使用了一个经典的问题：“9.11和9.9哪个大？为什么？”。以下是模型的回复：

9.11 比 9.9 大。

原因如下：

1. 比较整数部分：9.11 和 9.9 的整数部分都是 9，所以它们相等。
2. 比较小数部分：9.11 的小数部分是 0.11，而 9.9 的小数部分是 0.9。
3. 将小数部分转换为相同的单位进行比较：0.11 = 11 个 0.01，而 0.9 = 90 个 0.01。
4. 比较 11 个 0.01 和 90 个 0.01：显然，9.11 比 9.9 多了 0.01。

尽管模型给出的结论正确，但在推理过程中出现了一些小错误，例如“9.11 比 9.9 多了 0.01”的部分。尽管如此，这并不影响模型在其他应用场景中的表现。

测试示意图

部署过程中可能遇到的问题

最大token限制问题

Mistral-Large-Instruct-2407 官方宣称支持最大128k的token，但在实际测试中发现，模型的 config.json 中的参数配置显示 "max_position_embeddings": 32768。这意味着，目前放出的模型最大token仅支持32k。超出这个限制的请求会导致以下错误：

BadRequestError: Error code: 400 - {'object': 'error', 'message': "This model's maximum context length is 32768 tokens. However, you requested 74761 tokens in the messages, Please reduce the length of the messages.", 'type': 'BadRequestError', 'param': None, 'code': 400}

这一问题在社区中也引发了广泛讨论，目前官方还未给出明确的解决方案。

函数调用支持问题

尽管 Mistral-Large-Instruct-2407 在函数调用能力上表现优异，但 vllm 部署目前不支持该功能。对此，社区用户已经向 vllm 官方提交了功能请求，希望能够在未来的版本中实现此功能。

CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 的改进与应用

CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 是基于 Mistral-Large-Instruct-2407 的一个重要变种，经过微调后在中文处理任务上表现更为出色。其训练数据涵盖了大量高质量的中文文本，使得模型在多种语境下生成自然、流畅的文本。

CSG-Wukong应用示意图

CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 的推理效果

在推理阶段，CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 展示了卓越的性能和效果。以下是模型在推理过程中生成的对话示例：

推理对话示例

通过与 Llama3.1-405B 中文版的对比，我们可以看出，CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 在对话生成的流畅性、语义理解的准确性和上下文关联性方面均表现出色。

模型下载与社区支持

通过本次微调，Mistral-Large-Instruct-2407 模型的中文能力得到了显著提升。开发者和研究人员可以通过以下链接下载模型，并加入OpenCSG社区，共同探索大型语言模型的应用和发展。

模型地址：OpenCSG – CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B
Github主页：OpenCSG GitHub
Huggingface主页：OpenCSG Huggingface

社区支持示意图

FAQ

问：Mistral-Large-Instruct-2407 支持多少种语言？
- 答：Mistral-Large-Instruct-2407 支持多种语言，尤其具备较强的中文处理能力。
问：如何解决最大token限制的问题？
- 答：目前最大token限制为32k，开发者需确保请求不超过该限制，或等待官方更新。
问：CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 的主要优势是什么？
- 答：其经过微调后在中文任务上表现优异，包括语义理解和上下文关联能力的提升。
问：如何参与 OpenCSG 社区？
- 答：可以通过访问 OpenCSG 的 GitHub 或加入社区用户交流群来参与。
问：Mistral-Large-Instruct-2407 的应用场景有哪些？
- 答：该模型适用于代码生成、对话生成、文本分类等多种自然语言处理任务。