Mistral lanza un modelo de inteligencia artificial de 281GB
La carrera por la cima en la inteligencia artificial avanza con el lanzamiento de Mixtral 8x22B de Mistral y otros modelos líderes en el mercado.
![Kenia Meza](https://blob.tusbuenasnoticias.com/images/2024/02/16/202204051123421316167c12562fddbb0a6429894f6f62-focus-0-0-48-48.webp)
![Mistral y sus aportes a la AI. Pixabay](https://blob.tusbuenasnoticias.com/images/2024/04/18/fantasy-4219731-1280-focus-0-0-1292-860.webp)
Mistral, la startup francesa de inteligencia artificial, ha lanzado su más reciente modelo de lenguaje de gran escala el Mixtral 8x22B, para competir con gigantes como OpenAI y Google.
Este nuevo modelo se espera que supere a su predecesor, el Mixtral 8x7B, que ya mostraba signos de superar a GPT-3.5 de OpenAI y Llama 2 de Meta, según informa Gigazine.
Lo más destacado del Mixtral 8x22B es su ventana de contexto de 65,000 tokens, que permite al modelo analizar y procesar grandes cantidades de texto de una sola vez.
![mistral](https://blob.tusbuenasnoticias.com/images/2024/04/18/mistral.png)
Además, cuenta con hasta 176 mil millones de parámetros, lo que indica la cantidad de variables internas que el modelo utiliza para tomar decisiones o hacer predicciones.
Mistral, fundada por investigadores de Google y Meta, adopta un enfoque de código abierto para sus modelos de IA. Mixtral 8x22B está disponible para todos los usuarios después de descargar un archivo de 281GB, lo que permite a cualquiera acceder a esta innovadora tecnología.
Este lanzamiento llega en un momento de gran actividad en la industria de la IA, con OpenAI presentando su último modelo GPT-4 Turbo con visión y Google lanzando su avanzado modelo Gemini Pro 1.5 LLM. Además.
Estos modelos avanzados, conocidos como modelos de frontera, pueden manejar una amplia variedad de tareas y solicitudes. Con tecnología más innovadora, buscan superar a las versiones anteriores.
Mistral ha recibido algunas críticas por su enfoque de código abierto, ya que permite que cualquiera descargue y modifique sus modelos de IA. Esto plantea preocupaciones sobre el uso indebido y la falta de capacidad para corregir posibles sesgos o defectos en los modelos.