Mistral Large 2: Ahora Disponible en Amazon Bedrock para una Experiencia Inigualable

Mistral AI ha lanzado recientemente su modelo de inteligencia artificial, Mistral Large 2 (24.07), disponible ahora en Amazon Bedrock. Este adelanto representa una mejora global en las capacidades multilingües, de razonamiento, matemáticas y codificación del modelo.

El nuevo Mistral Large 2 se destaca como un modelo de lenguaje grande (LLM) con habilidades excepcionales en razonamiento, conocimiento y codificación. Diseñado para ser multilingüe, admite una gran variedad de idiomas incluyendo inglés, francés, alemán, español, italiano, chino, japonés, coreano, portugués, holandés, polaco, árabe e hindi. Mistral AI ha enfocado sus esfuerzos en perfeccionar las capacidades de razonamiento del modelo y en disminuir su propensión a generar información incorrecta. A través de un afinamiento meticuloso, han conseguido que el modelo sea más cauteloso y brinde respuestas más precisas y fiables, siendo capaz de reconocer cuando no dispone de suficiente información para dar una respuesta confiada.

En el ámbito de la codificación, el modelo ha sido entrenado en más de 80 lenguajes de programación como Python, Java, C, C++, JavaScript, Bash, Swift y Fortran. Su avance en capacidades de agente permite realizar llamadas a funciones y generar salidas en formato JSON, facilitando la interacción con sistemas externos, API y herramientas. Su capacidad de razonamiento y habilidades matemáticas avanzadas convierten al Mistral Large 2 en un recurso formidable para resolver problemas complejos.

Una de las mejoras significativas de esta nueva versión es su ventana de contexto incrementada, que ahora abarca 128,000 tokens frente a los 32,000 tokens de su predecesor, Mistral Large (24.02). Esta ampliación es fundamental para los desarrolladores, ya que permite al modelo procesar y entender textos más extensos sin perder contexto ni coherencia. Este desarrollo es especialmente útil en tareas de generación de código, análisis de documentación o cualquier aplicación que requiera gestionar grandes cantidades de texto.

Mistral Large 2 también destaca por su capacidad para generar salidas en formato JSON, lo que facilita a los desarrolladores la integración de respuestas en diversas aplicaciones y sistemas. Este modelo, junto con la API Converse y otras herramientas, permite manejar tareas específicas y ofrecer respuestas complejas con mayor precisión.

El soporte multilingüe de Mistral Large 2 cubre un amplio espectro de idiomas, incluyendo aquellos basados en caracteres como el chino, japonés, coreano, árabe e hindi, permitiendo a los desarrolladores crear aplicaciones y servicios para usuarios de diversos orígenes lingüísticos y proporcionando una experiencia localizada y fluida.

Por ejemplo, Mistral Large 2 puede convertir una solicitud de usuario en un JSON de manera precisa y eficiente, e identificar herramientas específicas para responder preguntas detalladas, como los horarios de trenes en Japón, demostrando su eficiencia en proporcionar respuestas contextuales precisas.

Con capacidades expandidas en tareas de codificación, el modelo es una herramienta valiosa para los desarrolladores, asistiendo en la generación de código, depuración, refactorización y otros proyectos complejos en diferentes dominios.

El modelo Mistral Large 2 ya está disponible en la región US West (Oregon) a través de Amazon Bedrock. Los interesados pueden acceder a la consola de Amazon Bedrock para comenzar a utilizar este avanzado modelo y para más información consulten la documentación proporcionada.

Mariana G.
Mariana G.
Mariana G. es una periodista europea y editora de noticias de actualidad en Madrid, España, y el mundo. Con más de 15 años de experiencia en el campo, se especializa en cubrir eventos de relevancia local e internacional, ofreciendo análisis profundos y reportajes detallados. Su trabajo diario incluye la supervisión de la redacción, la selección de temas de interés, y la edición de artículos para asegurar la máxima calidad informativa. Mariana es conocida por su enfoque riguroso y su capacidad para comunicar noticias complejas de manera clara y accesible para una audiencia diversa.

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