AI 领域在不断发展，Mistral AI 7B 等新模型正在挑战 GPT-3.5 等现有模型。 本文从性能、功能和成本方面对这两种模型进行了比较。
性能和能力
米斯特拉尔AI 7B
- 快速推理和更长的序列：Mistral AI 专为快速推理和处理较长序列而设计，能够管理 8,000 个令牌的上下文长度。
- 注意力机制：利用分组查询和滑动窗口注意力，优化以实现更低的延迟和高吞吐量。
- 模型大小和内存要求：内存占用较小的 7B 参数模型。
- 无障碍：在 Apache 2.0 许可证下可用，可免费访问。
GPT-3.5
- 任务的多功能性：以其处理广泛任务的能力和深厚的语言理解能力而闻名。
- 计算强度：由于模型尺寸较大，资源更加密集。
- 较短的序列处理：与 Mistral AI 7B 相比，针对较短的序列进行了优化。
成本比较
- 米斯特拉尔AI 7B: 非常便宜，大约 便宜187倍 比 GPT-4 便宜，比 GPT-3.5 便宜 9 倍。 在 NVIDIA A100 40GB GPU 上运行 40 分钟内处理约 1520 万个令牌的成本约为 2.67 美元。
- GPT-3.5：涉及较高的运营成本。 每个输入令牌的成本范围为 0.0015 美元到 0.03 美元，输出令牌的成本范围为 0.002 美元到 0.06 美元，具体取决于模型。
实际使用
米斯特拉尔AI 7B
- 非常适合以较低的成本实现大批量、快速处理应用。
- 与 GPT-4 等更先进的模型结合使用，可以有效地用作预过滤工具，以降低成本。
GPT-3.5
- 适合需要复杂语言理解和处理能力的任务。
技术比较
Mistral AI 较少的参数使其成为可能 资源密集度较低，其注意力机制是为高效处理长文档而定制的。 相比之下，GPT-3.5 及其标准 Transformer 注意力机制针对更广泛的复杂任务进行了优化，但资源要求更高。
结论
之间的选择 米斯特拉尔AI 7B GPT-3.5 取决于具体用例。 Mistral AI 7B 是处理较长序列和大批量任务的经济高效的选择，而 GPT-3.5 则在需要深入语言理解的任务中表现出色。 这两种模型都有独特的优势，使得它们在人工智能领域的不同场景中都具有价值。
