เจาะลึก Pixtral 12B
Pixtral 12B ซึ่งเป็นการบุกเบิกครั้งแรกของ Mistral ในด้าน VLMs แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในหลากหลายเกณฑ์มาตรฐาน จากการประเมินภายในของ Mistral พบว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลแบบเปิดอื่นๆ และยังสามารถแข่งขันกับโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่ามากได้อีกด้วย Pixtral ได้รับการออกแบบมาเพื่อความเข้าใจทั้งภาพและเอกสาร โดยแสดงความสามารถขั้นสูงในงานที่เน้นการมองเห็น ซึ่งรวมถึงการตีความแผนภูมิและตัวเลข การตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาในเอกสาร การมีส่วนร่วมในการให้เหตุผลแบบหลายรูปแบบ และการปฏิบัติตามคำแนะนำอย่างพิถีพิถัน คุณสมบัติหลักของโมเดลนี้คือความสามารถในการประมวลผลภาพที่ความละเอียดดั้งเดิมและอัตราส่วนภาพ ทำให้มั่นใจได้ถึงการจัดการอินพุตที่มีความเที่ยงตรงสูง นอกจากนี้ และแตกต่างจากทางเลือกโอเพนซอร์สอื่นๆ Pixtral 12B ยังให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในการวัดประสิทธิภาพแบบข้อความ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในการปฏิบัติตามคำแนะนำ การเขียนโค้ด และการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพของงานแบบหลายรูปแบบ
นวัตกรรมเบื้องหลัง Pixtral 12B อยู่ที่สถาปัตยกรรมใหม่ของ Mistral ซึ่งได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อประสิทธิภาพในการคำนวณและประสิทธิภาพสูง โมเดลประกอบด้วยสององค์ประกอบหลัก: ตัวเข้ารหัสการมองเห็น 400 ล้านพารามิเตอร์ ซึ่งมีหน้าที่ในการแปลงภาพเป็นโทเค็น และตัวถอดรหัสหม้อแปลงหลายรูปแบบ 12 พันล้านพารามิเตอร์ ตัวถอดรหัสนี้จะคาดการณ์โทเค็นข้อความถัดไปตามลำดับของข้อความและรูปภาพที่กำหนด ตัวเข้ารหัสการมองเห็นได้รับการฝึกฝนมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับขนาดภาพที่หลากหลายโดยกำเนิด สิ่งนี้ทำให้ Pixtral สามารถตีความไดอะแกรม แผนภูมิ และเอกสารที่มีความละเอียดสูงได้อย่างแม่นยำ ในขณะที่ยังคงความเร็วในการอนุมานที่รวดเร็วสำหรับภาพขนาดเล็ก เช่น ไอคอน ภาพตัดปะ และสมการ สถาปัตยกรรมที่สร้างขึ้นอย่างพิถีพิถันนี้รองรับการประมวลผลภาพจำนวนเท่าใดก็ได้ที่มีขนาดแตกต่างกัน ทั้งหมดนี้อยู่ในหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ 128,000 โทเค็น
เมื่อใช้โมเดลแบบเปิดน้ำหนัก ข้อตกลงสิทธิ์การใช้งานเป็นสิ่งที่ต้องพิจารณาเป็นอันดับแรก เช่นเดียวกับแนวทางการออกใบอนุญาตของโมเดล Mistral อื่นๆ เช่น Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mixtral 8x22B และ Mistral Nemo 12B, Pixtral 12B ได้รับการเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ที่อนุญาตในเชิงพาณิชย์ สิ่งนี้มอบตัวเลือก VLM ประสิทธิภาพสูงให้กับทั้งลูกค้าองค์กรและสตาร์ทอัพ ช่วยให้พวกเขาสร้างแอปพลิเคชันหลายรูปแบบที่ซับซ้อนได้
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพและเกณฑ์มาตรฐาน: การพิจารณาอย่างใกล้ชิด
Pixtral 12B ได้รับการฝึกฝนอย่างพิถีพิถันเพื่อทำความเข้าใจทั้งภาพธรรมชาติและเอกสาร ได้คะแนน 52.5% ในเกณฑ์มาตรฐานการให้เหตุผล Massive Multitask Language Understanding (MMLU) ซึ่งเหนือกว่าโมเดลขนาดใหญ่หลายรุ่น ตามที่ Mistral รายงาน เกณฑ์มาตรฐาน MMLU ทำหน้าที่เป็นการทดสอบที่เข้มงวด ประเมินความสามารถของแบบจำลองภาษาในการทำความเข้าใจและใช้ภาษาในหลากหลายวิชา MMLU ประกอบด้วยคำถามแบบปรนัยมากกว่า 10,000 คำถามที่ครอบคลุมสาขาวิชาการต่างๆ รวมถึงคณิตศาสตร์ ปรัชญา กฎหมาย และการแพทย์
Pixtral 12B แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในงานต่างๆ เช่น การทำความเข้าใจแผนภูมิและตัวเลข การตอบคำถามตามเนื้อหาในเอกสาร การมีส่วนร่วมในการให้เหตุผลแบบหลายรูปแบบ และการปฏิบัติตามคำแนะนำ ความสามารถของโมเดลในการนำเข้าภาพที่ความละเอียดและอัตราส่วนภาพตามธรรมชาติช่วยให้ผู้ใช้มีความยืดหยุ่นในจำนวนโทเค็นที่ใช้สำหรับการประมวลผลภาพ นอกจากนี้ Pixtral ยังสามารถประมวลผลภาพหลายภาพภายในหน้าต่างบริบท 128,000 โทเค็นที่กว้างขวาง ที่สำคัญ และตรงกันข้ามกับโมเดลโอเพนซอร์สก่อนหน้านี้ Pixtral ไม่ได้เสียสละประสิทธิภาพในการวัดประสิทธิภาพข้อความเพื่อให้เก่งในงานหลายรูปแบบ ตามผลการวิจัยของ Mistral
การปรับใช้ Pixtral 12B บน Amazon Bedrock Marketplace: คำแนะนำทีละขั้นตอน
คอนโซล Amazon Bedrock ช่วยอำนวยความสะดวกในการค้นหาโมเดลที่ปรับให้เหมาะกับกรณีการใช้งานหรือภาษาเฉพาะ ผลการค้นหาครอบคลุมทั้งโมเดลแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์และโมเดลที่มีให้ผ่าน Amazon Bedrock Marketplace ผู้ใช้สามารถปรับแต่งการค้นหาได้โดยการกรองผลลัพธ์ตามผู้ให้บริการ รูปแบบ (เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือเสียง) หรืองาน (เช่น การจัดหมวดหมู่หรือการสรุปข้อความ)
ในการเข้าถึง Pixtral 12B ภายใน Amazon Bedrock Marketplace ให้ทำตามขั้นตอนโดยละเอียดเหล่านี้:
ไปที่แค็ตตาล็อกโมเดล: ภายในคอนโซล Amazon Bedrock ให้ค้นหาและเลือก ‘Model catalog’ ภายใต้ส่วน ‘Foundation models’ ในบานหน้าต่างนำทาง
กรองและเลือก Pixtral 12B: ปรับแต่งรายการโมเดลโดยเลือก ‘Hugging Face’ เป็นผู้ให้บริการ จากนั้นเลือกโมเดล Pixtral 12B หรือคุณสามารถค้นหา ‘Pixtral’ ได้โดยตรงในช่องป้อนข้อมูล ‘Filter for a model’
ตรวจสอบรายละเอียดโมเดล: หน้ารายละเอียดโมเดลให้ข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับความสามารถของโมเดล โครงสร้างราคา และแนวทางการใช้งาน หน้านี้มีคำแนะนำการใช้งานที่ครอบคลุม รวมถึงการเรียก API ตัวอย่างและข้อมูลโค้ดเพื่ออำนวยความสะดวกในการผสานรวม นอกจากนี้ยังนำเสนอตัวเลือกการปรับใช้และข้อมูลใบอนุญาตเพื่อปรับปรุงกระบวนการรวม Pixtral 12B เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณ
เริ่มการปรับใช้: หากต้องการเริ่มใช้ Pixtral 12B ให้คลิกปุ่ม ‘Deploy’
กำหนดการตั้งค่าการปรับใช้: คุณจะได้รับแจ้งให้กำหนดรายละเอียดการปรับใช้สำหรับ Pixtral 12B รหัสโมเดลจะถูกเติมไว้ล่วงหน้าเพื่อความสะดวกของคุณ
ยอมรับข้อตกลงสิทธิ์การใช้งานสำหรับผู้ใช้ปลายทาง (EULA): อ่านและยอมรับข้อตกลงสิทธิ์การใช้งานสำหรับผู้ใช้ปลายทาง (EULA) อย่างละเอียด
ชื่อ Endpoint: ‘Endpoint Name’ จะถูกเติมโดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม ลูกค้ามีตัวเลือกในการเปลี่ยนชื่อ endpoint
จำนวนอินสแตนซ์: ระบุจำนวนอินสแตนซ์ที่ต้องการ ตั้งแต่ 1 ถึง 100
ประเภทอินสแตนซ์: เลือกประเภทอินสแตนซ์ที่คุณต้องการ สำหรับประสิทธิภาพสูงสุดกับ Pixtral 12B ขอแนะนำให้ใช้ประเภทอินสแตนซ์ที่ใช้ GPU เช่น ml.g6.12xlarge
การตั้งค่าขั้นสูง (ไม่บังคับ): คุณสามารถกำหนดการตั้งค่าความปลอดภัยและโครงสร้างพื้นฐานขั้นสูงได้ ซึ่งรวมถึงเครือข่าย virtual private cloud (VPC) สิทธิ์บทบาทบริการ และการตั้งค่าการเข้ารหัส แม้ว่าการตั้งค่าเริ่มต้นจะเหมาะสำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ แต่สำหรับการปรับใช้จริง ขอแนะนำให้ตรวจสอบการตั้งค่าเหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดขององค์กรของคุณ
ปรับใช้โมเดล: คลิก ‘Deploy’ เพื่อเริ่มกระบวนการปรับใช้โมเดล
ตรวจสอบสถานะการปรับใช้: เมื่อการปรับใช้เสร็จสมบูรณ์ ‘Endpoint status’ ควรเปลี่ยนเป็น ‘In Service’ หลังจาก endpoint ทำงานแล้ว คุณสามารถทดสอบความสามารถของ Pixtral 12B ได้โดยตรงภายใน Amazon Bedrock playground
เข้าถึง Playground: เลือก ‘Open in playground’ เพื่อเข้าถึงอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบ อินเทอร์เฟซนี้ช่วยให้คุณทดลองกับข้อความแจ้งต่างๆ และปรับพารามิเตอร์ของโมเดล เช่น อุณหภูมิและความยาวสูงสุด
playground เป็นสภาพแวดล้อมที่ยอดเยี่ยมในการสำรวจความสามารถในการให้เหตุผลและการสร้างข้อความของโมเดลก่อนที่จะรวมเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณ ให้ข้อเสนอแนะทันที ช่วยให้คุณเข้าใจว่าโมเดลตอบสนองต่ออินพุตต่างๆ อย่างไร และปรับแต่งข้อความแจ้งของคุณเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
แม้ว่า playground จะอนุญาตให้ทำการทดสอบอย่างรวดเร็วผ่าน UI แต่การเรียกใช้โมเดลที่ปรับใช้โดยทางโปรแกรมโดยใช้ Amazon Bedrock APIs จำเป็นต้องใช้ endpoint ARN เป็น model-id ใน Amazon Bedrock SDK
การสำรวจกรณีการใช้งาน Pixtral 12B
ส่วนนี้จะเจาะลึกตัวอย่างการใช้งานจริงของความสามารถของ Pixtral 12B โดยแสดงให้เห็นถึงความสามารถรอบด้านผ่านข้อความแจ้งตัวอย่าง
การให้เหตุผลเชิงตรรกะด้วยภาพ: แอปพลิเคชันอันทรงพลัง
หนึ่งในแอปพลิเคชันที่น่าสนใจที่สุดของโมเดลการมองเห็นคือความสามารถในการแก้ปัญหาการให้เหตุผลเชิงตรรกะหรือปริศนาภาพ โมเดลการมองเห็น Pixtral 12B แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญเป็นพิเศษในการจัดการกับคำถามการให้เหตุผลเชิงตรรกะ ลองพิจารณาตัวอย่างเฉพาะเพื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถนี้ จุดแข็งหลักคือความสามารถที่ไม่เพียงแต่มองเห็นภาพเท่านั้น แต่ยังแยกรูปแบบและใช้ตรรกะได้อีกด้วย ความสามารถของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ใช้เพื่อตอบสนอง
ตัวอย่าง:
ลองนึกภาพปริศนาภาพที่มีการนำเสนอลำดับของรูปร่าง และงานคือการกำหนดรูปร่างถัดไปในลำดับตามรูปแบบที่ซ่อนอยู่
ข้อความแจ้ง: ‘วิเคราะห์ลำดับของรูปร่างต่อไปนี้และทำนายรูปร่างถัดไปในชุด อธิบายเหตุผลของคุณ’
เพย์โหลดอินพุต: (รูปภาพที่แสดงลำดับของรูปร่าง)
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: Pixtral 12B จะ:
- ระบุรูปแบบ: แยกแยะรูปแบบพื้นฐานที่ควบคุมลำดับของรูปร่างได้อย่างถูกต้อง ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการรับรู้การเปลี่ยนแปลงรูปร่าง สี การวางแนว หรือการรวมกันของปัจจัยเหล่านี้
- ทำนายรูปร่างถัดไป: ตามรูปแบบที่ระบุ ทำนายลักษณะของรูปร่างถัดไปในลำดับได้อย่างแม่นยำ
- อธิบายเหตุผล: อธิบายขั้นตอนเชิงตรรกะที่ใช้ในการทำนายอย่างชัดเจน โดยอธิบายว่ารูปแบบที่ระบุถูกนำไปใช้เพื่อกำหนดรูปร่างถัดไปอย่างไร
ตัวอย่างนี้เน้นย้ำถึงความสามารถของ Pixtral 12B ที่ไม่เพียงแต่ประมวลผลข้อมูลภาพเท่านั้น แต่ยังใช้การให้เหตุผลเชิงตรรกะเพื่อตีความข้อมูลและทำการคาดการณ์ ความสามารถนี้ขยายไปไกลกว่าการจดจำรูปแบบอย่างง่าย ครอบคลุมสถานการณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการให้เหตุผลเชิงพื้นที่ การอนุมานตามกฎ และแม้แต่ความเข้าใจแนวคิดเชิงนามธรรม
กรณีการใช้งานและการขยายเพิ่มเติม
นอกเหนือจากปริศนาภาพแล้ว ความสามารถในการให้เหตุผลเชิงตรรกะด้วยภาพของ Pixtral 12B ยังสามารถนำไปใช้กับสถานการณ์จริงได้หลากหลาย:
- การวิเคราะห์และการตีความข้อมูล: การวิเคราะห์แผนภูมิ กราฟ และไดอะแกรมเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มที่สำคัญ ตัวอย่างเช่น การระบุความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลต่างๆ ที่นำเสนอในการแสดงภาพที่ซับซ้อน
- การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์: การช่วยเหลือในการตีความภาพทางการแพทย์ เช่น เอ็กซ์เรย์ ซีทีสแกน และ MRI โดยการระบุความผิดปกติหรือรูปแบบที่บ่งบอกถึงสภาวะเฉพาะ
- หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ: การเปิดใช้งานหุ่นยนต์เพื่อนำทางในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนโดยการตีความสัญญาณภาพและทำการตัดสินใจตามความเข้าใจในฉาก
- ความปลอดภัยและการเฝ้าระวัง: การวิเคราะห์วิดีโอเพื่อตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยหรือระบุวัตถุที่น่าสนใจ
- การศึกษาและการฝึกอบรม: การสร้างสื่อการเรียนรู้แบบโต้ตอบที่ปรับให้เข้ากับความเข้าใจของผู้ใช้ตามการตอบสนองต่อข้อความแจ้งภาพ
- การทำความเข้าใจเอกสาร: การแยกข้อมูลที่มีโครงสร้างออกจากเอกสารที่ซับซ้อน
ความสามารถรอบด้านของ Pixtral 12B ควบคู่ไปกับการเข้าถึงของ Amazon Bedrock เปิดโอกาสมากมายสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของแบบจำลองภาษาภาพ ความสามารถในการประมวลผลภาพและข้อความในลักษณะที่เป็นหนึ่งเดียว ควบคู่ไปกับความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง ทำให้ Pixtral 12B เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ความง่ายในการปรับใช้และการออกใบอนุญาตที่อนุญาตในเชิงพาณิชย์ช่วยเพิ่มความน่าสนใจ ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับทั้งการวิจัยและความพยายามเชิงพาณิชย์