Pixtral 12B’ye Derinlemesine Bir Bakış
Pixtral 12B, Mistral’in VLM’lere ilk adımı olup, bir dizi kıyaslamada etkileyici bir performans sergiliyor. Mistral’in iç değerlendirmelerine göre, diğer açık modellerden daha iyi performans gösteriyor ve hatta çok daha büyük modellerle rekabet ediyor. Pixtral, hem görüntü hem de belge anlaması için tasarlanmıştır ve vizyon merkezli görevlerde gelişmiş yetenekler sergiler. Bunlar arasında çizelgeleri ve şekilleri yorumlama, belge içeriği hakkında soruları yanıtlama, çok modlu akıl yürütme ve talimatları titizlikle takip etme yer alır. Bu modelin önemli bir özelliği, görüntüleri yerel çözünürlüklerinde ve en boy oranlarında işleyebilmesi ve yüksek kaliteli girdi işleme sağlamasıdır. Ayrıca, birçok açık kaynaklı alternatifin aksine, Pixtral 12B, çok modlu görev performansından ödün vermeden metin tabanlı kıyaslamalarda mükemmel sonuçlar elde eder - talimat takibi, kodlama ve matematiksel akıl yürütmede yeterlilik gösterir.
Pixtral 12B’nin arkasındaki yenilik, Mistral’in hem hesaplama verimliliği hem de yüksek performans için titizlikle tasarlanmış yeni mimarisinde yatmaktadır. Model iki ana bileşenden oluşur: görüntüleri simgeleştirmekle görevli 400 milyon parametreli bir görme kodlayıcı ve 12 milyar parametreli bir çok modlu transformatör kod çözücü. Bu kod çözücü, belirli bir metin ve görüntü dizisine dayalı olarak sonraki metin belirtecini tahmin eder. Görme kodlayıcı, değişken görüntü boyutlarını yerel olarak işlemek için özel olarak eğitilmiştir. Bu, Pixtral’in yüksek çözünürlüklü diyagramları, çizelgeleri ve belgeleri doğru bir şekilde yorumlamasını sağlarken, simgeler, küçük resimler ve denklemler gibi daha küçük görüntüler için hızlı çıkarım hızlarını korur. Bu özenle hazırlanmış mimari, 128.000 belirteçlik önemli bir bağlam penceresi içinde, değişen boyutlarda rastgele sayıda görüntünün işlenmesini destekler.
Açık ağırlıklı modeller kullanılırken, lisans anlaşmaları çok önemlidir. Pixtral 12B, Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mixtral 8x22B ve Mistral Nemo 12B gibi diğer Mistral modellerinin lisanslama yaklaşımını yansıtarak, ticari olarak izin veren Apache 2.0 lisansı altında yayınlanmıştır. Bu, hem kurumsal hem de startup müşterilerine yüksek performanslı bir VLM seçeneği sunarak, gelişmiş çok modlu uygulamalar oluşturmalarını sağlar.
Performans Metrikleri ve Kıyaslamalar: Daha Yakından Bir Bakış
Pixtral 12B, hem doğal görüntüleri hem de belgeleri anlamak için titizlikle eğitilmiştir. Mistral tarafından bildirildiği üzere, Massive Multitask Language Understanding (MMLU) akıl yürütme kıyaslamasında %52,5 puan alarak birkaç büyük modelden daha iyi performans gösterdi. MMLU kıyaslaması, bir dil modelinin çeşitli konularda dili anlama ve kullanma kapasitesini değerlendiren titiz bir test görevi görür. MMLU, matematik, felsefe, hukuk ve tıp dahil olmak üzere çeşitli akademik disiplinleri kapsayan 10.000’den fazla çoktan seçmeli sorudan oluşur.
Pixtral 12B, çizelgeleri ve şekilleri anlama, belge içeriğine dayalı soruları yanıtlama, çok modlu akıl yürütme ve talimatlara uyma gibi görevlerde güçlü yetenekler sergiler. Modelin görüntüleri doğal çözünürlüklerinde ve en boy oranlarında alma yeteneği, kullanıcılara görüntü işleme için kullanılan belirteç sayısında esneklik sağlar. Ek olarak, Pixtral, kapsamlı 128.000 belirteç bağlam penceresi içinde birden fazla görüntüyü işleyebilir. Mistral’in bulgularına göre, Pixtral, önceki açık kaynaklı modellerin aksine, çok modlu görevlerde başarılı olmak için metin kıyaslamalarındaki performanstan ödün vermez.
Amazon Bedrock Marketplace’te Pixtral 12B’yi Dağıtma: Adım Adım Kılavuz
Amazon Bedrock konsolu, belirli kullanım durumlarına veya dillere göre uyarlanmış modelleri aramayı kolaylaştırır. Arama sonuçları hem sunucusuz modelleri hem de Amazon Bedrock Marketplace aracılığıyla kullanılabilen modelleri kapsar. Kullanıcılar, sonuçları sağlayıcıya, modaliteye (örneğin, metin, görüntü veya ses) veya göreve (örneğin, sınıflandırma veya metin özetleme) göre filtreleyerek aramalarını daraltabilir.
Amazon Bedrock Marketplace içinde Pixtral 12B’ye erişmek için şu ayrıntılı adımları izleyin:
Model Kataloğuna Gidin: Amazon Bedrock konsolunda, gezinti bölmesindeki ‘Foundation models’ bölümünün altında ‘Model catalog’u bulun ve seçin.
Pixtral 12B’yi Filtreleyin ve Seçin: Model listesini, sağlayıcı olarak ‘Hugging Face’i seçerek ve ardından Pixtral 12B modelini seçerek daraltın. Alternatif olarak, ‘Filter for a model’ giriş kutusunda doğrudan ‘Pixtral’ araması yapabilirsiniz.
Model Ayrıntılarını İnceleyin: Model ayrıntıları sayfası, modelin yetenekleri, fiyatlandırma yapısı ve uygulama yönergeleri hakkında önemli bilgiler sağlar. Bu sayfa, entegrasyonu kolaylaştırmak için örnek API çağrıları ve kod parçacıkları dahil olmak üzere kapsamlı kullanım talimatları sunar. Ayrıca, Pixtral 12B’yi uygulamalarınıza dahil etme sürecini kolaylaştırmak için dağıtım seçenekleri ve lisanslama bilgileri sunar.
Dağıtımı Başlatın: Pixtral 12B’yi kullanmaya başlamak için ‘Deploy’ düğmesine tıklayın.
Dağıtım Ayarlarını Yapılandırın: Pixtral 12B için dağıtım ayrıntılarını yapılandırmanız istenecektir. Model kimliği sizin için önceden doldurulacaktır.
Son Kullanıcı Lisans Sözleşmesini (EULA) Kabul Edin: Son Kullanıcı Lisans Sözleşmesini (EULA) dikkatlice okuyun ve kabul edin.
Endpoint Adı: ‘Endpoint Name’ otomatik olarak doldurulur; ancak, müşteriler endpoint’i yeniden adlandırma seçeneğine sahiptir.
Örnek Sayısı: 1 ile 100 arasında istediğiniz örnek sayısını belirtin.
Örnek Türü: Tercih ettiğiniz örnek türünü seçin. Pixtral 12B ile optimum performans için ml.g6.12xlarge gibi GPU tabanlı bir örnek türü önerilir.
Gelişmiş Ayarlar (İsteğe Bağlı): İsteğe bağlı olarak, gelişmiş güvenlik ve altyapı ayarlarını yapılandırabilirsiniz. Bunlar, sanal özel bulut (VPC) ağı, hizmet rolü izinleri ve şifreleme ayarlarını içerir. Varsayılan ayarlar çoğu kullanım durumu için uygun olsa da, üretim dağıtımları için, kuruluşunuzun güvenlik ve uyumluluk gereksinimleriyle uyumu sağlamak için bu ayarları gözden geçirmeniz önerilir.
Modeli Dağıtın: Modeli dağıtım işlemini başlatmak için ‘Deploy’a tıklayın.
Dağıtım Durumunu İzleyin: Dağıtım tamamlandıktan sonra, ‘Endpoint status’ ‘In Service’ olarak değişmelidir. Endpoint etkin hale geldikten sonra, Pixtral 12B’nin yeteneklerini doğrudan Amazon Bedrock oyun alanında test edebilirsiniz.
Oyun Alanına Erişin: Etkileşimli bir arayüze erişmek için ‘Open in playground’u seçin. Bu arayüz, çeşitli istemlerle denemeler yapmanıza ve sıcaklık ve maksimum uzunluk gibi model parametrelerini ayarlamanıza olanak tanır.
Oyun alanı, modeli uygulamalarınıza entegre etmeden önce modelin akıl yürütme ve metin oluşturma yeteneklerini keşfetmek için mükemmel bir ortam sağlar. Anında geri bildirim sunarak, modelin farklı girdilere nasıl yanıt verdiğini anlamanıza ve optimum sonuçlar için istemlerinizi hassas bir şekilde ayarlamanıza olanak tanır.
Oyun alanı, kullanıcı arayüzü aracılığıyla hızlı test yapılmasına izin verirken, Amazon Bedrock API’lerini kullanarak dağıtılan modelin programlı olarak çağrılması, Amazon Bedrock SDK’sında model-id olarak endpoint ARN’sinin kullanılmasını gerektirir.
Pixtral 12B Kullanım Örneklerini Keşfetme
Bu bölüm, Pixtral 12B’nin yeteneklerinin pratik örneklerini inceleyerek, örnek istemler aracılığıyla çok yönlülüğünü sergiliyor.
Görsel Mantıksal Akıl Yürütme: Güçlü Bir Uygulama
Görme modellerinin en ilgi çekici uygulamalarından biri, mantıksal akıl yürütme problemlerini veya görsel bulmacaları çözme yetenekleridir. Pixtral 12B görme modelleri, mantıksal akıl yürütme sorularını çözmede olağanüstü bir yeterlilik gösterir. Bu yeteneği göstermek için belirli bir örneği inceleyelim. Temel güç, yalnızca görüntüyü görmek değil, aynı zamanda kalıpları çıkarmak ve mantığı uygulamaktır. Yanıt sağlamak için büyük dil modeli yetenekleri kullanılır.
Örnek:
Bir dizi şeklin sunulduğu ve görevin gizli bir kalıba göre dizideki sonraki şekli belirlemek olduğu bir görsel bulmaca hayal edin.
İstem: ‘Aşağıdaki şekil dizisini analiz edin ve serideki sonraki şekli tahmin edin. Akıl yürütmenizi açıklayın.’
Girdi Yükü: (Şekil dizisini gösteren bir görüntü)
Beklenen Çıktı: Pixtral 12B ideal olarak şunları yapacaktır:
- Kalıbı Tanımla: Şekil dizisini yöneten temel kalıbı doğru bir şekilde ayırt edin. Bu, şekil, renk, yön veya bu faktörlerin bir kombinasyonundaki değişiklikleri tanımayı içerebilir.
- Sonraki Şekli Tahmin Et: Tanımlanan kalıba göre, dizideki sonraki şeklin özelliklerini doğru bir şekilde tahmin edin.
- Akıl Yürütmeyi Açıkla: Tahmine ulaşmak için atılan mantıksal adımları açıkça ifade edin, tanımlanan kalıbın sonraki şekli belirlemek için nasıl uygulandığını açıklayın.
Bu örnek, Pixtral 12B’nin yalnızca görsel bilgiyi işleme değil, aynı zamanda bilgiyi yorumlamak ve tahminler yapmak için mantıksal akıl yürütmeyi uygulama yeteneğini vurgular. Bu yetenek, basit kalıp tanımının ötesine geçerek, uzamsal akıl yürütme, kural tabanlı çıkarımlar ve hatta soyut kavram anlayışını içeren daha karmaşık senaryoları kapsar.
Diğer Kullanım Örnekleri ve Genişletmeler
Görsel bulmacaların ötesinde, Pixtral 12B’nin görsel mantıksal akıl yürütme yetenekleri, çok çeşitli gerçek dünya senaryolarına uygulanabilir:
- Veri Analizi ve Yorumlama: Önemli içgörüleri ve eğilimleri çıkarmak için çizelgeleri, grafikleri ve diyagramları analiz etme. Örneğin, karmaşık bir görselleştirmede sunulan farklı veri kümeleri arasındaki korelasyonları belirleme.
- Tıbbi Görüntü Analizi: Belirli koşulları gösteren anormallikleri veya kalıpları belirleyerek X-ışınları, BT taramaları ve MRI’lar gibi tıbbi görüntülerin yorumlanmasına yardımcı olma.
- Robotik ve Otonom Sistemler: Robotların görsel ipuçlarını yorumlayarak ve sahne anlayışlarına göre kararlar vererek karmaşık ortamlarda gezinmelerini sağlama.
- Güvenlik ve Gözetim: Şüpheli etkinlikleri tespit etmek veya ilgi çekici nesneleri belirlemek için video görüntülerini analiz etme.
- Eğitim ve Öğretim: Görsel istemlere verdikleri yanıtlara göre kullanıcının anlayışına uyum sağlayan etkileşimli öğrenme materyalleri oluşturma.
- Belge anlama: Karmaşık belgelerden yapılandırılmış verileri çıkarma.
Pixtral 12B’nin çok yönlülüğü, Amazon Bedrock’un erişilebilirliği ile birleştiğinde, görme dili modellerinin gücünden yararlanmak isteyen geliştiriciler ve işletmeler için çok çeşitli olasılıklar sunar. Görüntüleri ve metni birleşik bir şekilde işleme yeteneği, güçlü akıl yürütme yetenekleriyle birleştiğinde, Pixtral 12B’yi çok sayıda uygulama için değerli bir araç haline getirir. Dağıtım kolaylığı ve ticari olarak izin veren lisanslama, hem araştırma hem de ticari çabalar için cazip bir seçenek haline getirerek çekiciliğini daha da artırır.