O cenário da IA está em constante evolução, com novos modelos como o Mistral AI 7B desafiando modelos já estabelecidos como o GPT-3.5. Este artigo compara esses dois modelos em termos de desempenho, recursos e custo.
Desempenho e Capacidades
Mistral AI 7B
- Inferência rápida e sequências mais longas: Mistral AI foi projetado para inferência rápida e manipulação de sequências mais longas, capaz de gerenciar um comprimento de contexto de 8.000 tokens.
- Mecanismo de atenção: utiliza consulta agrupada e atenção de janela deslizante, otimizando para menor latência e alto rendimento.
- Tamanho do modelo e requisitos de memória: um modelo de parâmetro 7B que consome menos memória.
- Acessibilidade: Disponível sob a licença Apache 2.0, tornando-o de acesso gratuito.
GPT-3.5
- Versatilidade nas tarefas: Conhecido por sua capacidade de lidar com uma ampla gama de tarefas com recursos profundos de compreensão do idioma.
- Intensidade computacional: Mais uso intensivo de recursos devido a um tamanho de modelo maior.
- Manipulação de sequências mais curtas: Otimizado para sequências mais curtas em comparação com Mistral AI 7B.
Comparação de custos
- Mistral AI 7B: Notavelmente mais barato, aproximadamente 187 vezes mais barato que o GPT-4 e 9 vezes mais barato que o GPT-3.5. O custo de execução em uma GPU NVIDIA A100 de 40 GB é de cerca de US$ 2,67 para processar cerca de 15,2 milhões de tokens em 40 minutos.
- GPT-3.5: Envolve custos operacionais mais elevados. O custo por token de entrada varia de US$ 0,0015 a US$ 0,03, e para token de saída de US$ 0,002 a US$ 0,06, dependendo do modelo.
Uso pratico
Mistral AI 7B
- Ideal para aplicações de processamento rápido e de alto volume a um custo menor.
- Pode ser usado efetivamente como uma ferramenta de pré-filtragem para reduzir custos em conjunto com modelos mais avançados como o GPT-4.
GPT-3.5
- Adequado para tarefas que exigem capacidades complexas de compreensão e processamento de linguagem.
Comparação técnica
Os poucos parâmetros do Mistral AI tornam-no menos intensivo em recursos, e seus mecanismos de atenção são adaptados para processamento eficiente de documentos longos. Em contraste, o GPT-3.5, com seus mecanismos de atenção padrão do Transformer, é otimizado para uma gama mais ampla de tarefas complexas, mas com requisitos de recursos mais elevados.
Conclusão
A escolha entre Mistral AI 7B e GPT-3.5 depende de casos de uso específicos. Mistral AI 7B é uma opção econômica para lidar com sequências mais longas e tarefas de alto volume, enquanto o GPT-3.5 se destaca em tarefas que exigem profundo conhecimento do idioma. Ambos os modelos têm pontos fortes únicos, o que os torna valiosos em diferentes cenários no cenário da IA.
