Mistral AI发布的大型多模态开放模型——Pixtral Large

Pixtral Large指的是什么？

Pixtral Large是由法国Mistral AI团队开放源代码的一款拥有1240亿参数的超大规模多模态人工智能系统，它在图像解析方面达到了顶尖水平，并且能够处理长达128K字节的文本内容，同时还具备理解图片和图表的能力。这款模型是在Mistral Large 2的基础上构建而成，其架构包括一个含有1230亿参数的多功能解码器以及一个具有10亿参数的视觉分析模块。在各种基准测试中，Pixtral Large的表现优于同类其他知名模型如GPT-4o、Gemini-1.5Pro、Claude-3.5Sonnet和Llama-3.290B等，并且目前被认为是性能最强的开源多模态人工智能系统之一。

Pixtral Large的核心特性

• 图片描绘的内容如下：呈现高水准的图片解析，精准把握画面元素，并转化为详细的说明文字。
• 图像提问回答能够对图片内容的相关问题作出解答，并且可以解析图中视觉要素以及它们和文字信息之间的联系。
• 文件解析能够解析并掌握包含图表、数据表、图形说明、文字内容以及数学公式与方程式在内的详尽文献资料。
• 多种语言兼容性サポート提供对包含中文、法语和英语在内的一 dozen 多种主要语言的支持。
• 处理较长的文本内容具备128K大小的上下文区间，适用于应对含有多种图片的复杂环境及长文本文件。

Pixtral Large的核心工作机理

• 多种形态的解码器Pixtral Large 的核心组成部分是一个拥有1230亿个参数的多模态解码器，其主要功能是融合并解析由视觉编码器传输过来的图像资料及文字内容。
• 视像编码器Pixtral Large配备了一个拥有10亿个参数的视觉编码器，其专长在于把图片转化为模型能够解析的高维度特性表达。
• 转换器结构该视觉编码模块采用前沿的变换器结构设计，能够高效地适应并处理各种尺寸与比例的画面信息。
• 自我关注机制通过采用自注意力机制，视觉编码器使模型在解析图片的过程中能够综合考虑整体情境信息，而不仅限于细节特性。
• 序列封装方法Pixtral Large运用了一种创新的序列压缩方法，在单一处理周期内能有效管理多个图片，并通过采用构建模块的对角线屏蔽机制来保障各图片特征独立不互相影响。
• 较长的上下文范围拥有128K大小的上下文窗口让该模型能够高效地管理和分析大量文本及图像信息，这对深入理解与归纳长篇文章以及应对涉及多张图片的复杂状况极为关键。

Pixtral Large项目的网址

• 官方网站建设项目:mistral.ai/updates/pixtral-extended
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看MistralAI的大型指令模型Pixtral-Large-Instruct-2411: https://huggingface.co/mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411

Pixtral Large的使用情境

• 教学与科研工作帮助学生及研究者解析复杂图形与文献，供应详尽的学术资源剖析与概要。
• 客户支持与服务聊天机器人具备多种语言的支持功能，从而增强了用户的体验感。
• 内容检查与评估对图像与文本信息实施辨识及归类，应用于社交软件及在线平台的內容审查工作。
• 医学图像解析协助医师解析医疗影像资料，包括X光图、计算机断层扫描及磁共振成像画面。
• 安全保障监控系统对监控摄像机拍摄的画面进行解析，以辨识潜在的不正常活动或特殊情况。