No nosso contínuo compromisso com a ciência aberta, estamos a lançar o Relatório Técnico Voxtral: O relatório cobre detalhes sobre pré-treinamento, pós-treinamento, alinhamento e avaliações. Apresentamos também uma análise sobre a seleção da arquitetura de modelo ideal, qual formato de pré-treinamento utilizar e os benefícios do DPO.

Apresentando novas funcionalidades poderosas no Le Chat, tornando-o mais capaz e mais divertido!

Apresentando os melhores modelos de reconhecimento de fala (e abertos) do mundo!

Desmutar transforma um LLM de texto em uma IA de voz. No @MistralAI, é o Mistral-Small-3.2-24B, tornando-o totalmente open-source. Jogue um jogo de perguntas com um anfitrião sarcástico, fique por dentro das notícias de tecnologia ou apenas passe o tempo conversando. Ou modifique-o para fazer qualquer coisa que você quiser!

Apresentando o Mistral Small 3.2, uma pequena atualização do Mistral Small 3.1 para melhorar: - Seguimento de instruções: O Small 3.2 é melhor em seguir instruções precisas - Erros de repetição: O Small 3.2 produz menos gerações infinitas ou respostas repetitivas - Chamada de funções: O modelo de chamada de funções do Small 3.2 é mais robusto

Estamos orgulhosos de anunciar o Mistral Compute—uma empreitada de infraestrutura de IA sem precedentes na Europa, e uma iniciativa estratégica que garantirá que todos os estados-nação, empresas e laboratórios de pesquisa em todo o mundo permaneçam na vanguarda da inovação em IA. Leia mais no tópico.

Anunciando o Magistral, nosso primeiro modelo de raciocínio projetado para se destacar em raciocínio específico de domínio, transparente e multilíngue.

Hoje estamos lançando ether0, nosso primeiro modelo de raciocínio científico. Treinamos Mistral 24B com RL em várias tarefas de design molecular em química. Notavelmente, descobrimos que os LLMs podem aprender algumas tarefas científicas de forma mais eficiente em termos de dados do que modelos especializados treinados do zero com os mesmos dados, e podem superar em muito os modelos de fronteira e os humanos nessas tarefas. Para pelo menos um subconjunto de problemas de classificação científica, regressão e geração, os LLMs pós-treinamento podem fornecer uma abordagem muito mais eficiente em termos de dados do que as abordagens tradicionais de aprendizado de máquina. 1/n

Apresentando a API de agentes: sua ferramenta ideal para criar agentes personalizados para resolver problemas complexos do mundo real!

Conheça o Document AI, a nossa solução de processamento de documentos de ponta a ponta, alimentada pelo melhor modelo de OCR do mundo!