

Pixtral Large Instruct 2411
紹介 :
Pixtral-Large-Instruct-2411は、Mistral AIが開発した1240億パラメータのマルチモーダル大規模言語モデルです。Mistral Large 2をベースに構築されており、最先端レベルの画像理解能力を備えています。文書、グラフ、自然画像を理解できるだけでなく、Mistral Large 2が持つテキスト理解能力における優位性も維持しています。MathVista、DocVQA、VQAv2などのデータセットにおいて最先端の性能を達成しており、研究および商業用途に強力なツールとなります。
ターゲットユーザー :
研究者、開発者、企業など、大量の画像とテキストデータを理解?処理できる高性能AIモデルを必要とするユーザーを対象としています。Pixtral-Large-Instruct-2411は、強力なマルチモーダル処理能力と最先端の研究成果により、複雑なデータ分析やパターン認識を行う必要がある専門ユーザーに最適です。
使用シナリオ
DocVQAデータセットにおいて、Pixtral-Large-Instruct-2411は文書の内容を正確に理解し、質問に答えることができます。
MathVistaにおいて、モデルは複雑な数学の問題を解決でき、数学的理解能力の高さを示しています。
VQAv2データセットにおいて、モデルは画像内の視覚要素を識別し、関連する質問に答えることができます。
製品特徴
最先端のマルチモーダル性能:複数の画像理解データセットでトップクラスの成績を達成。
Mistral Large 2の拡張:テキスト性能を犠牲にすることなく、画像理解能力を追加。
1230億パラメータのマルチモーダルデコーダと10億パラメータのビジュアルエンコーダ:強力な画像とテキスト処理能力を提供。
128Kコンテキストウィンドウ:少なくとも30枚の高解像度画像に対応可能。
システムプロンプト処理:最適な結果を得るため、システムプロンプトのサポートを強化。
基本指示テンプレート(V7):モデルの応答を指示するための標準化されたテンプレートを提供。
研究目的での使用:モデルおよび派生製品は研究目的での使用に限定。
使用チュートリアル
1. vLLMライブラリのインストール:vLLM >= v0.6.4.post1とmistral_common >= 1.5.0がインストールされていることを確認します。
2. サーバーの起動:vLLM serveコマンドを使用してPixtral-Large-Instruct-2411モデルのサービスを起動します。
3. システムプロンプトの設定:必要に応じて、SYSTEM_PROMPT.txtファイルを読み込み、モデルの動作を指示します。
4. リクエストの作成:システムプロンプトとユーザーメッセージを含むリクエストデータを作成します。テキストと画像URLを含めます。
5. リクエストの送信:HTTP POSTリクエストを使用してデータをサーバーに送信し、モデルのレスポンスを受け取ります。
6. レスポンスの処理:モデルから返されたレスポンスを解析し、有用な情報を抽出します。
7. オフライン使用:必要に応じて、サーバーなしで、vLLMライブラリを使用してモデルをローカルで直接実行することもできます。
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