Het AI-landschap evolueert voortdurend, waarbij nieuwe modellen zoals Mistral AI 7B gevestigde modellen zoals GPT-3.5 uitdagen. In dit artikel worden deze twee modellen vergeleken op het gebied van prestaties, mogelijkheden en kosten.
Prestaties en mogelijkheden
Mistral AI 7B
- Snelle gevolgtrekking en langere reeksen: Mistral AI is ontworpen voor snelle gevolgtrekkingen en het verwerken van langere reeksen, en kan een contextlengte van 8.000 tokens beheren.
- Aandachtsmechanisme: Maakt gebruik van gegroepeerde query’s en aandacht via een verschuivend venster, waardoor wordt geoptimaliseerd voor lagere latentie en hoge doorvoer.
- Modelgrootte en geheugenvereisten: Een 7B-parametermodel dat minder geheugenintensief is.
- Toegankelijkheid: Beschikbaar onder de Apache 2.0-licentie, waardoor het vrij toegankelijk is.
GPT-3.5
- Veelzijdigheid in taken: Bekend om zijn vermogen om een breed scala aan taken uit te voeren met een diepgaand taalbegrip.
- Computerintensiteit: Meer hulpbronnenintensief vanwege een grotere modelgrootte.
- Behandeling van kortere reeksen: Geoptimaliseerd voor kortere reeksen vergeleken met Mistral AI 7B.
Kostenvergelijking
- Mistral AI 7B: Opmerkelijk goedkoper, ongeveer 187 keer goedkoper dan GPT-4 en 9 keer goedkoper dan GPT-3.5. De kosten voor het draaien op een NVIDIA A100 40GB GPU bedragen ongeveer $ 2,67 voor het verwerken van ongeveer 15,2 miljoen tokens in 40 minuten.
- GPT-3.5: Brengt hogere operationele kosten met zich mee. De kosten per invoertoken variëren van $0,0015 tot $0,03, en voor een uitvoertoken van $0,002 tot $0,06, afhankelijk van het model.
Praktisch gebruik
Mistral AI 7B
- Ideaal voor grote, snelle verwerkingstoepassingen tegen lagere kosten.
- Kan effectief worden gebruikt als voorfiltertool om de kosten te verlagen in combinatie met meer geavanceerde modellen zoals GPT-4.
GPT-3.5
- Geschikt voor taken waarvoor complex taalbegrip en verwerkingscapaciteiten vereist zijn.
Technische vergelijking
De minder parameters van Mistral AI maken het goed minder hulpbronnenintensief, en de aandachtsmechanismen zijn afgestemd op de efficiënte verwerking van lange documenten. GPT-3.5, met zijn standaard Transformer-aandachtsmechanismen, is daarentegen geoptimaliseerd voor een breder scala aan complexe taken, maar met hogere resourcevereisten.
Conclusie
De keuze tussen Mistral AI 7B en GPT-3.5 is afhankelijk van specifieke gebruiksscenario’s. Mistral AI 7B is een kosteneffectieve optie voor het verwerken van langere reeksen en taken met een hoog volume, terwijl GPT-3.5 uitblinkt in taken die een diepgaand taalbegrip vereisen. Beide modellen hebben unieke sterke punten, waardoor ze waardevol zijn in verschillende scenario’s binnen het AI-landschap.
