Dans notre engagement continu envers la science ouverte, nous publions le Rapport Technique Voxtral : Le rapport couvre des détails sur la pré-formation, la post-formation, l'alignement et les évaluations. Nous présentons également une analyse sur le choix de l'architecture de modèle optimale, quel format de pré-formation utiliser, et les avantages du DPO.

Présentation de nouvelles fonctionnalités puissantes dans Le Chat, le rendant plus capable et plus amusant !

Présentation des meilleurs modèles de reconnaissance vocale (et ouverts) au monde !

Unmute transforme un LLM textuel en une IA vocale. Chez @MistralAI, c'est le Mistral-Small-3.2-24B, le rendant entièrement open-source. Jouez à un jeu de quiz avec un hôte sarcastique, restez à jour sur les nouvelles technologiques, ou discutez simplement. Ou modifiez-le pour faire tout ce que vous voulez !

Présentation de Mistral Small 3.2, une petite mise à jour de Mistral Small 3.1 pour améliorer : - Suivi des instructions : Small 3.2 est meilleur pour suivre des instructions précises - Erreurs de répétition : Small 3.2 produit moins de générations infinies ou de réponses répétitives - Appel de fonction : Le modèle d'appel de fonction de Small 3.2 est plus robuste

Nous sommes fiers d'annoncer Mistral Compute—une entreprise d'infrastructure IA sans précédent en Europe, et une initiative stratégique qui garantira que tous les États-nations, entreprises et laboratoires de recherche à travers le monde restent à la pointe de l'innovation en IA. Lisez la suite dans le fil.

Annonce de Magistral, notre premier modèle de raisonnement conçu pour exceller dans le raisonnement spécifique à un domaine, transparent et multilingue.

Aujourd’hui, nous lançons ether0, notre premier modèle de raisonnement scientifique. Nous avons formé Mistral 24B avec RL sur plusieurs tâches de conception moléculaire en chimie. Remarquablement, nous avons constaté que les LLM peuvent apprendre certaines tâches scientifiques de manière plus efficace que les modèles spécialisés formés à partir de zéro sur les mêmes données, et peuvent largement surpasser les modèles frontières et les humains sur ces tâches. Pour au moins un sous-ensemble de problèmes de classification scientifique, de régression et de génération, les LLM post-formation peuvent fournir une approche beaucoup plus efficace en termes de données que les approches traditionnelles d’apprentissage automatique. 1/n

Présentation de l’API Agents : votre outil de prédilection pour créer des agents sur mesure afin de résoudre des problèmes complexes du monde réel !

Découvrez Document AI, notre solution de traitement de documents de bout en bout alimentée par le meilleur modèle OCR au monde !