Pixtral Large：128K 上下文窗口 + 多模态融合，开启智能新视界！
在当今科技飞速发展的时代，人工智能领域正以前所未有的速度变革着我们的世界。其中，多模态 AI 模型作为前沿技术的代表，成为了人们关注的焦点。这些模型融合了文本、图像等多种模态的信息，为信息处理和理解带来了全新的维度。在这一充满活力的领域中，Mistral AI 公司于 2024 年 11 月 18 日发布的 Pixtral Large 多模态 AI 模型脱颖而出。本文将深入剖析这一创新模型，包括其技术原理、主要功能、性能表现以及广泛的应用场景，为读者全面展示 Pixtral Large 在多模态领域的卓越之处，探寻它为各个行业带来的无限潜力和价值。
一、模型概述
Mistral AI 公司推出的 Pixtral Large 模型为多模态领域注入了新的活力。这一拥有 1240 亿参数的模型，基于 Mistral Large 2 构建，是 Mistral AI 多模态家族中的重要成员。它由一个 1230 亿参数解码器和一个 10 亿参数视觉编码器组成，这种独特的架构设计为其在处理文本和视觉数据时提供了坚实的基础。并且，它有着灵活的许可模式，可根据 Mistral 研究许可证（MRL）用于研究和教育用途，同时依据 Mistral 商业许可证用于商业目的的实验、测试和生产。
二、技术原理
Pixtral Large 的视觉编码器采用先进的变换器架构。这种架构赋予了它处理不同分辨率和宽高比图像的强大能力。在处理图像过程中，它利用自注意力机制，不仅仅关注图像的局部特征，更能考虑到全局上下文信息。例如，在分析一幅包含多个物体的复杂场景图像时，它可以同时捕捉到物体之间的空间关系以及整个场景的语义信息，这是传统视觉处理方法难以企及的。多模态解码器是 Pixtral Large 的核心组件之一。它能够巧妙地将视觉特征与文本信息进行融合。在这个过程中，模型不仅可以理解图像内容，还能深入挖掘这些内容与文本数据之间的相互作用和关联。当面对多模态输入时，解码器可以动态地调整其关注点，就像一个智能的导航仪，根据输入信息的不同权重，准确地在文本和图像信息之间切换焦点，从而更好地处理和理解多模态数据。该模型还采用了新颖的序列打包技术。通过构建块对角掩码，这种技术确保了不同图像之间的特征不会相互干扰。在处理多图像数据时，比如在分析一组连续的医学影像或者一组具有关联性的图表时，这一技术提高了模型的效率和准确性，使得 Pixtral Large 能够更加精准地从复杂的多图像数据中提取有价值的信息。
三、主要功能
Pixtral Large 能够同时处理文本和图像信息，实现二者的深度融合。它可以理解文本对图像的描述，并根据图像内容回答与文本相关的问题。例如，当给定一张历史建筑的图片和一段关于该建筑风格特点的文本时，模型可以准确地分析出建筑的具体特征是否与文本描述相符，并回答诸如“这座建筑的屋顶样式是否符合文中所提到的风格？”之类的问题。拥有 128K 的上下文窗口，这使得 Pixtral Large 至少可以处理 30 张高分辨率图像或大约一本 300 页的书。在处理复杂任务时，比如长篇的图文并茂的文档分析或者连续的图像序列解读，模型能够保持信息的连贯性和完整性。这一功能就像是为模型配备了一个大容量的信息存储器和处理器，使其在处理长文本和多图像数据时游刃有余。
四、性能表现
在多个标准多模态基准测试中，Pixtral Large 展现出了卓越的性能。在 MathVista 测试中，达到了 69.4%的准确率，超越了所有竞争对手。在 ChartQA 和 DocVQA 测试中，它的表现同样出色，超越了 GPT-4o 和 Gemini-1.5 Pro 等知名模型。在 MM-MT-Bench 上，也表现出了强大的竞争力，优于 Claude-3.5 Sonnet（新版）、Gemini-1.5 Pro 和 GPT-4o（最新版）等模型。这些优异的成绩充分证明了 Pixtral Large 在多模态任务处理方面的高精度和高可靠性。
无论是图表解释、文档分析还是图像理解等任务，Pixtral Large 都能出色完成。在图表解释方面，它可以准确解读各种类型的图表，包括柱状图、折线图、饼图等，提取其中的数据信息并回答相关问题。在文档分析中，对于包含文字、图像、表格等多种元素的复杂文档，它能够快速提取关键信息。在图像理解任务中，能够识别图像中的物体、场景、人物等元素，并理解它们之间的关系。
五、应用场景
在商业领域，Pixtral Large 可用于分析商业报告中的图表和图像数据。例如，分析销售数据图表、市场趋势图等，帮助企业决策者更好地理解数据背后的含义，做出更准确的决策。同时，在处理包含大量数据和图像的商业文档时，能够快速提取关键信息，提高工作效率。在教育领域，教师可以利用 Pixtral Large 处理教学资料中的图像和文本。比如在讲解历史、地理等学科时，通过分析相关的历史图片、地理地图等资料，为学生提供更生动、准确的讲解。在培训方面，对于一些需要理解复杂图像和文本说明的职业培训，如医疗手术培训、机械维修培训等，模型可以辅助学员更好地掌握知识和技能。在医疗行业，Pixtral Large 可用于分析医疗影像。它可以处理 X 光、CT、MRI 等多种类型的影像数据，并结合相关的医疗报告文本，辅助医生进行诊断。例如，在分析肿瘤影像时，模型可以根据影像特征和医生的诊断描述，帮助医生更准确地判断肿瘤的位置、大小、类型等信息，提高诊断的准确性和效率。
六、测试样例
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I bought the coffee and the sausage. How much do I owe? Add a 18% tip.To calculate the total amount you owe, including the 18% tip, follow these steps: 1.Calculate the cost of the coffee and the sausage:
2x Latte Macchiato: 2 * 4.50 CHF = 9.00 CHF1x Schweinschnitzel: 22.00 CHFTotal cost for coffee and sausage: 9.00 CHF + 22.00 CHF = 31.00 CHF
3.Calculate the 18% tip:
Tip: 31.00 CHF * 0.18 = 5.58 CHF4.Add the tip to the total cost:
Total amount owed: 31.00 CHF + 5.58 CHF = 36.58 CHF
So, you owe a total of 36.58 CHF.
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When did things start to go wrong for dark dragon?The training loss for the “dark-dragon-50” model starts to exhibit significant instability around the 10,000 steps mark. There is a noticeable spike in the loss value at this point, and the instability continues with another major spike around the 20,000 steps mark. These spikes indicate that the training process for the “dark-dragon-50” model began to encounter issues starting around the 10,000 steps mark.
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Prompt:
Which companies use models made by Mistral AI?
Response:
The companies that use models made by Mistral AI, as shown in the image, are:
1.BNP Paribas
2.Brave
3.Cloudflare
4.CMA CGM
5.Front
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结语
Pixtral Large 作为 Mistral AI 公司推出的一款先进多模态 AI 模型，在技术原理、功能、性能和应用场景等方面都展现出了巨大的优势。它为多模态领域的发展提供了新的思路和解决方案，无论是在科研、商业还是教育、医疗等领域都有着广泛的应用前景。随着技术的不断发展，我们期待 Pixtral Large 能在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和价值。项目资料
模型地址：https://huggingface.co/mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411/tree/main项目地址：https://mistral.ai/news/pixtral-large/点亮“关注”，设为“星标”，精彩不迷路！我们携手探索AI的无限可能，精彩内容，持续为您更新！
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