Mistral Large é um modelo de linguagem de grande porte projetado para lidar com tarefas altamente complexas que necessitam de raciocínio avançado e suporte para vários idiomas.
A IBM tornou acessível o avançado e extenso modelo de linguagem Mistral Large (LLM) na plataforma watsonx, que é destinada a desenvolvedores de inteligência artificial. Isso amplia a variedade de modelos disponíveis no watsonx.ai.
Com a IA Mistral da watsonx.ai, os usuários recebem um modelo aprimorado de inteligência artificial generativa projetado para lidar com tarefas complexas de negócios que necessitam de habilidades avançadas de raciocínio e multilíngues, conforme informado pela IBM. Essas funcionalidades incluem especialização em recuperação aumentada de geração (RAG) para suportar interações de chat mais extensas e processamento de documentos extensos; chamada de função para conexões com ferramentas externas, como funções personalizadas; e proficiência em codificação para criar e comentar código, com capacidade de gerar resultados em formato JSON. Além disso, é oferecida uma opção de “IA responsável” com recursos integrados de segurança e suporte para múltiplos idiomas, com fluência em inglês, francês, alemão, espanhol e italiano.
A IBM anunciou em 18 de julho que o Mistral Large estará disponível como um serviço de software (SaaS). O Mistral Large é uma coleção de modelos acessíveis no watson.ai, que inclui os modelos de fundação IBM Granite. A parceria entre a IA Mistral e a IBM visa promover a inovação e a colaboração, oferecendo às empresas uma variedade de modelos de código aberto e comerciais, incluindo modelos menores no watsonx.ai que priorizam o controle de dados. A IBM garantirá aos clientes proteção para o Mistral Large por meio de uma indenização de propriedade intelectual limitada, tornando-se o primeiro modelo de fundação de terceiros a receber essa indenização da IBM. Com o Mistral Large agora integrado à plataforma watsonx, as empresas terão acesso a produtos adicionais prontos para uso empresarial, como armazenamento de dados, laboratório imediato, ajuste de modelos, monitoramento de produção e recursos de governança.