Les progrès rapides de l'intelligence artificielle ont engendré une vague de grands modèles de langage (LLM) qui dominent les secteurs de la recherche, des affaires et de la création. Alors que des géants comme OpenAI, Google DeepMind et Anthropic ont établi des références avec leurs modèles propriétaires, un nouvel acteur bouscule les normes : Mistral AI.
Fondée en 2023 par un groupe de chercheurs et d'ingénieurs chevronnés en IA en France, Mistral AI se concentre sur les modèles ouverts, conçus pour la transparence, l'accessibilité et les hautes performances. En peu de temps, l'entreprise a réussi à se faire un nom en proposant des modèles puissants, légers et entièrement ouverts, qui rivalisent, voire surpassent, ceux de concurrents mieux financés.
Cette exploration approfondie couvre les origines de Mistral AI, ses modèles phares, ses critères de performance, ses cas d'utilisation, son positionnement éthique et la manière dont il change l'avenir des modèles linguistiques.
Qu'est-ce que Mistral AI ?
Mistral AI est une start-up européenne d'IA qui développe des modèles linguistiques de pointe, privilégiant l'ouverture et l'efficacité. Contrairement à la plupart des entreprises américaines qui protègent leurs modèles derrière des API fermées, Mistral AI publie ses modèles sous des licences ouvertes et permissives. Cela permet aux développeurs, aux chercheurs et aux entreprises de déployer et d'affiner leurs modèles localement, sans restrictions d'utilisation.
L'objectif affiché de l'entreprise est de démocratiser l'accès à des LLM performants, favorisant ainsi l'innovation dans tous les secteurs d'activité tout en réduisant la dépendance aux prestataires centralisés. Elle propose actuellement deux modèles principaux, et d'autres sont en développement :
- Mistral 7B – Un modèle dense de 7 milliards de paramètres avec des performances exceptionnelles.
- Mixtral 8x7B – Un modèle de mélange d’experts (MoE) qui équilibre l’échelle et l’efficacité.
Ces modèles sont conçus pour fonctionner efficacement sur du matériel grand public, ce qui les rend accessibles aux amateurs comme aux entreprises.
Les fondateurs et la vision de Mistral AI
Mistral AI a été cofondé par des chercheurs de Meta et DeepMind, dont Guillaume Lample, Timothée Lacroix, et Arthur MenschLeur expérience en traitement du langage naturel (TAL) et en apprentissage automatique confère à Mistral une profonde crédibilité technique.
Dès le départ, Mistral AI a mis l'accent sur :
- Poids ouverts et transparence
- Reproductibilité de la formation
- Compétitivité mondiale de l'IA
- Architectures de modèles efficaces
- Autonomisation communautaire
Avec le soutien des plus grandes sociétés européennes de capital-risque et un tour de table d'amorçage de 113 millions de livres sterling en 2023 - le plus important jamais réalisé dans le domaine de l'IA européenne à l'époque - Mistral AI est bien placé pour offrir une véritable alternative aux écosystèmes d'IA dominés par les États-Unis.
Mistral 7B : hautes performances, faible encombrement
Sorti en septembre 2023, Mistral 7B Il s'agit du premier modèle de l'entreprise et d'un concurrent direct des LLaMA 2-7B et Falcon 7B de Meta. Malgré sa taille modeste, le Mistral 7B surpasse les modèles comparables sur divers critères.
Principales caractéristiques du Mistral 7B
- 7 milliards de paramètres
- Formé sur un mélange d'ensembles de données de haute qualité
- Prend en charge la fenêtre contextuelle 8K
- Inférence très efficace
- Licence Apache 2.0 ouverte
Ce modèle utilise Attention aux requêtes de groupe et Attention fenêtre coulissante, des améliorations architecturales qui améliorent la vitesse et l'utilisation de la mémoire, en particulier sur les processeurs et les périphériques de pointe.
Points de repère du Mistral 7B
| Référence | Score Mistral 7B | Score LLaMA 2-7B |
|---|---|---|
| MMLU | 60.1 | 54.5 |
| HellaSwag | 85.3 | 80.8 |
| GSM8K (mathématiques) | 60.2 | 51.7 |
| HumanEval (code) | 38.4 | 32.6 |
Ces résultats en font l'un des modèles 7B les plus performants jamais publiés et, grâce à des poids ouverts, il est immédiatement utilisable par n'importe quel développeur ou entreprise.
Mixtral 8x7B : la percée des experts en mélange
En décembre 2023, Mistral AI a dévoilé Mixtral, un modèle MoE (mélange d'experts) avec 8 experts Basé sur des blocs de paramètres de 7 milliards de dollars. Lors de l'inférence, seuls deux experts sont actifs simultanément, ce qui donne 12,9 milliards de paramètres actifs par passage.
Pourquoi Mixtral est important
Mixtral propose Performances de la classe GPT-3.5 à un fraction du coût, grâce à sa technique d'activation parcimonieuse. Il est conçu pour évoluer efficacement tout en maintenant une charge de calcul gérable.
Points forts du Mixtral 8x7B
- Architecture MoE (8 experts, 2 actifs par jeton)
- Prend en charge une fenêtre contextuelle de 32 K
- Surpasse GPT-3.5 dans de nombreux domaines
- Poids ouvert, sous licence Apache 2.0
- Optimisé pour les configurations multi-GPU
Cette architecture permet à Mixtral d'être à la fois puissant et rentable, ce qui en fait un choix pratique pour les applications d'IA à haut débit sans dépendance vis-à-vis des fournisseurs.
Benchmarks de performance Mixtral
| Référence | Partition Mixtrale | Score GPT-3.5 |
|---|---|---|
| MMLU | 73.8 | 70.0 |
| GSM8K | 73.6 | 57.1 |
| HumanEval | 47.2 | 48.1 |
| Grand banc dur | 70.2 | 67.5 |
Mixtral offre un raisonnement de haute qualité, une génération de code et des performances multilingues comparables à celles de GPT-3.5 et Claude 1.3, tout en étant entièrement ouvert et auto-hébergé.
Cas d'utilisation des modèles d'IA Mistral
1. Déploiement de l'IA en entreprise
Les entreprises peuvent utiliser Mistral 7B ou Mixtral pour alimenter leurs outils internes, leurs robots d'assistance client, leurs bases de connaissances et leurs systèmes d'analyse. La licence ouverte évite les problèmes de conformité souvent rencontrés avec les modèles propriétaires.
2. Assistants de codage
Mixtral fonctionne bien dans les tâches de génération de code, ce qui le rend adapté aux intégrations IDE, à l'automatisation DevOps et aux outils de support des développeurs juniors.
3. Chatbots et assistants
Les modèles Mistral alimentent les plateformes d'IA conversationnelle, permettant des réponses naturelles et cohérentes avec une inférence rapide. Grâce à des versions quantifiées disponibles, ils peuvent fonctionner sur du matériel plus compact avec un minimum de latence.
4. Éducation et recherche
Les universités et les laboratoires de recherche bénéficient d’un accès ouvert à des modèles puissants pour étudier le PNL, la sécurité de l’IA ou développer de nouveaux pipelines de formation.
5. Applications multilingues
Les modèles Mistral affichent de solides performances dans toutes les langues européennes, ce qui les rend idéaux pour les solutions de traduction, de résumé et d'accessibilité.
Mistral AI vs OpenAI, Meta et autres
Mistral AI contre OpenAI
- Ouverture:Mistral publie les poids complets, OpenAI ne le fait pas.
- Performance: Mixtral est en concurrence avec GPT-3.5, tandis que Mistral 7B bat les anciens modèles GPT-2/3-tier.
- Licences:Mistral propose une licence Apache 2.0, idéale pour une utilisation professionnelle.
- Coût:L'exécution locale de Mistral peut permettre de réaliser des économies importantes par rapport aux appels API OpenAI.
Mistral AI contre LLaMA de Meta
- Accessibilité:Les modèles Mistral sont plus faciles à utiliser commercialement en raison de leur licence.
- Performance: Mistral 7B bat LLaMA 2-7B sur des critères clés.
- Architecture:Mistral inclut des optimisations comme GQA pour une inférence plus rapide.
Mistral AI contre Anthropic Claude
- Claude donne la priorité à l’alignement de l’IA et aux capacités à long contexte.
- Mistral donne la priorité aux performances en accès libre avec une inférence plus rapide et un auto-hébergement.
Détails techniques et architecture
Attention fenêtre coulissante (SWA)
SWA améliore la capacité des modèles à gérer de longues séquences sans accroître considérablement l'utilisation de la mémoire. C'est la clé des performances efficaces du Mistral 7B avec des fenêtres contextuelles de 8 Ko.
Attention aux requêtes groupées (GQA)
GQA permet un plus grand parallélisme et une réduction des calculs dans les têtes d'attention, ce qui conduit à un débit plus rapide et à une latence d'inférence réduite.
MoE clairsemé pour Mixtral
Le modèle d'experts épars de Mixtral n'active qu'un sous-ensemble de ses paramètres par jeton. Cela permet :
- Coûts de calcul réduits par inférence
- Capacité de paramètres supérieure sans activation complète
- Ajustement modulaire des experts individuels
Versions quantifiées et déploiement local
L'un des atouts majeurs de Mistral AI réside dans sa priorité au déploiement local. Des versions quantifiées des modèles Mistral et Mixtral sont disponibles via des projets communautaires tels que :
- GGUF/ggml (pour fonctionner sur un processeur ou des GPU à faible VRAM)
- Ollama
- LM Studio
- interface Web de génération de texte
Ces formats permettent :
- Exécution de modèles sur des ordinateurs portables ou des appareils Raspberry Pi 5
- Utilisation des modèles d'IA Mistral dans des environnements privés
- Accès hors ligne pour une confidentialité et une sécurité renforcées
Communauté et écosystème
Bibliothèques et outils open source
La communauté autour de Mistral AI a rapidement adopté et intégré ces modèles dans divers outils et bibliothèques. Les principaux composants de l'écosystème comprennent :
- Transformers (par Hugging Face): Scripts de support et de réglage officiels
- Axolotl: Cadre de formation et de réglage fin pour les modèles Mistral
- FastChat: Interface utilisateur de chat pour le déploiement de chatbots LLM locaux
- AutoGPT et LangChain:Échangez facilement les modèles Mistral contre des agents autonomes
Intégration du visage enlacé
Tous les principaux modèles Mistral sont hébergés sur le Model Hub de Hugging Face, avec des fichiers de configuration, des scripts de tokenisation et des points de terminaison d'inférence compatibles disponibles prêts à l'emploi.
Licences et utilisation commerciale
Contrairement aux modèles LLaMA de Meta, qui sont régis par une licence de recherche, Mistral AI utilise le Licence Apache 2.0—une licence entièrement permissive et favorable aux entreprises.
Cela signifie:
- Gratuit pour une utilisation commerciale
- Aucune redevance ni suivi d'utilisation
- Aucune restriction sur les produits dérivés ou la redistribution
Cela a fait de Mistral un choix incontournable pour les startups et les entreprises qui cherchent à intégrer une IA avancée sans complexité juridique.
Infrastructure de formation et sources de données
Mistral AI entraîne ses modèles en utilisant :
- Ensembles de données textuelles organisées de haute qualité
- Corpus de codes
- Sources multilingues
- Données Web dédupliquées et nettoyées
L'entreprise utilise un cluster GPU multi-nœuds Optimisé pour la formation à grande échelle grâce à des pipelines de filtrage de données propriétaires. Bien que les ensembles de données spécifiques restent confidentiels, Mistral privilégie la qualité à la quantité, évitant ainsi les publications Internet bruyantes et non structurées.
FAQ sur « Mistral AI »
1. Qu'est-ce que Mistral AI ?
Mistral AI est une startup française d'IA qui développe des modèles de langages étendus (LLM) à poids ouvert, conçus pour la transparence, la performance et l'efficacité. Elle fournit des modèles puissants comme Mistral 7B et Mixtral 8x7B sous licences permissives.
2. Mistral AI est-il open source ?
Mistral AI publie ses modèles avec des poids ouverts sous la licence Apache 2.0, permettant une utilisation commerciale et privée, y compris le réglage fin et la redistribution.
3. Quelle est la différence entre Mistral 7B et Mixtral 8x7B ?
Mistral 7B est un modèle dense de 7 milliards de paramètres optimisé pour la vitesse et la taille, tandis que Mixtral 8x7B est un modèle de mélange d'experts (MoE) qui active 2 des 8 réseaux d'experts par jeton, offrant des performances supérieures avec un coût de calcul inférieur.
4. Comment Mistral AI se compare-t-il aux modèles GPT d'OpenAI ?
Mixtral 8x7B offre des performances comparables à celles de GPT-3.5 dans de nombreux benchmarks, tout en étant ouvert et gratuit à déployer localement. Contrairement aux modèles OpenAI, les modèles Mistral peuvent fonctionner sans connexion Internet ni clé API.
5. Puis-je exécuter des modèles Mistral AI localement ?
Oui, des versions quantifiées des modèles Mistral sont disponibles pour une utilisation locale sur les ordinateurs portables, les ordinateurs de bureau et même Raspberry Pi 5 à l'aide d'outils comme Ollama, LM Studio et text-generation-webui.
6. Quelle licence Mistral AI utilise-t-il ?
Les modèles Mistral AI sont publiés sous la licence Apache 2.0, permettant une utilisation commerciale et académique sans restriction.
7. Où puis-je télécharger les modèles Mistral AI ?
Les poids et fichiers officiels des modèles sont hébergés sur Visage qui fait un câlin, avec des versions compatibles avec Hugging Face Transformers, GGUF et d'autres outils d'inférence ouverts.
8. Mistral AI est-il adapté aux tâches de codage ?
Oui, Mistral 7B et Mixtral fonctionnent tous deux bien sur les benchmarks de génération de code comme HumanEval et conviennent à la création d'assistants de codage.
9. Mistral AI prend-il en charge les contextes longs ?
Oui, Mistral 7B prend en charge 8 000 jetons et Mixtral 8x7B prend en charge jusqu'à 32 000 contextes de jetons, ce qui les rend viables pour la synthèse de documents, la conservation de l'historique des discussions et les tâches longues.
10. Qui sont les fondateurs de Mistral AI ?
Mistral AI a été fondée par Arthur Mensch, Guillaume Lample et Timothée Lacroix, anciens chercheurs de Meta et DeepMind.