Mistral 7B - Historique des versions

Pitpitt le 6 avril 2026 à 15:09

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	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

	~~[[Catégorie:Publucation]]~~

Arianne le 20 juin 2025 à 18:35

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	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

	]Catégorie:Publucation]]		[[Catégorie:Publucation]]

Claude COULOMBE le 29 avril 2025 à 19:19

2025-04-29T19:19:58Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	Nom donné à un [[grand modèle de langues]] en [[Paramètres ouverts\|paramètres ouverts]] comportant 7 milliards de [[Paramètre\|paramètres]] et réalisé par l'entreprise française Mistral.		Nom donné à un [[grand modèle de langues]] en [[Paramètres ouverts\|paramètres ouverts]] comportant 7 milliards de [[Paramètre\|paramètres]] et réalisé par l'entreprise française Mistral.

			==Compléments==
			Mistral est distribué avec une [[licence en paramètres ouverts]] inspirée du logiciel libre.

	== Français ==		== Français ==
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	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

			]Catégorie:Publucation]]

Pitpitt le 31 janvier 2024 à 00:09

2024-01-31T00:09:32Z

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	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' Mistral 7B'''		''' Mistral 7B'''

	~~<!--~~
	The Mistral 7B paper introduces a compact yet powerful language model that, despite its relatively modest size of 7 billion tokens, outperforms its larger counterparts, such as the 13B Llama 2 model, in various benchmarks. (Next to the two-times larger Qwen 14B, Mistral 7B was also the base model used in the winning solutions of this year's NeurIPS LLM Finetuning & Efficiency challenge.)
	~~-->~~

	==Sources==		==Sources==
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	[https://arxiv.org/abs/2310.06825 Source : arxiv]		[https://arxiv.org/abs/2310.06825 Source : arxiv]

	[[Catégorie:~~Publication~~]]
			[[Catégorie:ENGLISH]]

			[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Patrickdrouin le 30 janvier 2024 à 20:28

2024-01-30T20:28:59Z

← Version précédente		Version du 30 janvier 2024 à 16:28
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	== Définition ==		== Définition ==
	Nom donné à un grand modèle de langues en paramètres ouverts comportant 7 milliards de paramètres et réalisé par l'entreprise française Mistral.		Nom donné à un [[grand modèle de langues]] en [[Paramètres ouverts\|paramètres ouverts]] comportant 7 milliards de [[Paramètre\|paramètres]] et réalisé par l'entreprise française Mistral.

	== Français ==		== Français ==
Ligne 15 :		Ligne 15 :

	[https://arxiv.org/abs/2310.06825 Source : arxiv]		[https://arxiv.org/abs/2310.06825 Source : arxiv]




	[[Catégorie:Publication]]		[[Catégorie:Publication]]

Patrickdrouin le 30 janvier 2024 à 20:27

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Ligne 1 :		Ligne 1 :
	~~==en construction==~~

	== Définition ==		== Définition ==
	Nom donné à un grand modèle de langues en paramètres ouverts comportant 7 milliards de paramètres et réalisé par l'entreprise française Mistral.		Nom donné à un grand modèle de langues en paramètres ouverts comportant 7 milliards de paramètres et réalisé par l'entreprise française Mistral.
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	[[Catégorie:~~vocabulary~~]]		[[Catégorie:Publication]]

Patrickdrouin le 30 janvier 2024 à 20:27

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	== Définition ==		== Définition ==
	~~XXXXXXXXX~~		Nom donné à un grand modèle de langues en paramètres ouverts comportant 7 milliards de paramètres et réalisé par l'entreprise française Mistral.

	== Français ==		== Français ==
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	''' Mistral 7B'''		''' Mistral 7B'''

			<!--
	The Mistral 7B paper introduces a compact yet powerful language model that, despite its relatively modest size of 7 billion tokens, outperforms its larger counterparts, such as the 13B Llama 2 model, in various benchmarks. (Next to the two-times larger Qwen 14B, Mistral 7B was also the base model used in the winning solutions of this year's NeurIPS LLM Finetuning & Efficiency challenge.)		The Mistral 7B paper introduces a compact yet powerful language model that, despite its relatively modest size of 7 billion tokens, outperforms its larger counterparts, such as the 13B Llama 2 model, in various benchmarks. (Next to the two-times larger Qwen 14B, Mistral 7B was also the base model used in the winning solutions of this year's NeurIPS LLM Finetuning & Efficiency challenge.)
			-->

	==Sources==		==Sources==

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	The Mistral 7B paper introduces a compact yet powerful language model that, despite its relatively modest size of 7 billion tokens, outperforms its larger counterparts, such as the 13B Llama 2 model, in various benchmarks. (Next to the two-times larger Qwen 14B, Mistral 7B was also the base model used in the winning solutions of this year's NeurIPS LLM Finetuning & Efficiency challenge.)		The Mistral 7B paper introduces a compact yet powerful language model that, despite its relatively modest size of 7 billion tokens, outperforms its larger counterparts, such as the 13B Llama 2 model, in various benchmarks. (Next to the two-times larger Qwen 14B, Mistral 7B was also the base model used in the winning solutions of this year's NeurIPS LLM Finetuning & Efficiency challenge.)

	~~<small>~~
			==Sources==

	[https://arxiv.org/abs/2310.06825 Source : arxiv]		[https://arxiv.org/abs/2310.06825 Source : arxiv]

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2023-12-30T14:39:55Z

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==en construction==

== Définition ==
XXXXXXXXX

== Français ==
''' Mistral 7B'''

== Anglais ==
''' Mistral 7B'''

The Mistral 7B paper introduces a compact yet powerful language model that, despite its relatively modest size of 7 billion tokens, outperforms its larger counterparts, such as the 13B Llama 2 model, in various benchmarks. (Next to the two-times larger Qwen 14B, Mistral 7B was also the base model used in the winning solutions of this year's NeurIPS LLM Finetuning & Efficiency challenge.)

<small>

[https://arxiv.org/abs/2310.06825 Source : arxiv]

[[Catégorie:vocabulary]]

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Pitpitt le 6 avril 2026 à 15:09

Arianne le 20 juin 2025 à 18:35

Claude COULOMBE le 29 avril 2025 à 19:19

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Patrickdrouin le 30 janvier 2024 à 20:28

Patrickdrouin le 30 janvier 2024 à 20:27

Patrickdrouin le 30 janvier 2024 à 20:27

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