1 puan yazan GN⁺ 2024-01-29 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Brave masaüstü tarayıcısında v1.62 sürümünden itibaren, gizlilik odaklı AI tarayıcı asistanı Leo’nun varsayılan LLM’i Mixtral 8x7B olarak değişiyor
  • Mixtral 8x7B, Mistral AI’ın aralık ayında duyurduğu açık kaynaklı LLM ve hızı, performansı ile açık model yapısı Brave’in ürün yönüyle örtüştüğü için Leo’ya entegre edildi
  • Brave, Mixtral 8x7B’nin LMSYS Chatbot Arena Leaderboard ölçümüne göre ChatGPT 3.5, Claude Instant ve Llama 2 gibi modellerin önünde yer aldığını; BBQ benchmark’ta ise halüsinasyon ve önyargı azaltımı konusunda iyileşme gösterdiğini söylüyor
  • Hem ücretsiz Leo hem de aylık 15 dolar Premium planında varsayılan olarak Mixtral 8x7B sunuluyor; ancak ücretsiz sürümde daha sıkı kullanım sınırları, Premium’da ise daha yüksek limitler var
  • Leo, istekleri reverse proxy üzerinden anonimleştirerek işler, konuşmaları saklamaz veya model eğitiminde kullanmaz; ayrıca ayrı bir uygulama olmadan adres çubuğundan ya da kenar çubuğundan kullanılabilir

Leo’nun varsayılan modeli Mixtral 8x7B olarak değişti

  • Brave, masaüstü tarayıcı v1.62 güncellemesiyle birlikte Leo için varsayılan büyük dil modelini Mixtral 8x7B ile değiştirdi
  • Leo, Brave’in sunduğu gizlilik odaklı AI tarayıcı asistanı ve tarayıcının içinden doğrudan AI özelliklerini kullanmayı sağlıyor
  • Bu güncelleme, model değişikliğinin yanı sıra daha net onboarding, bağlam kontrolü, girdi-yanıt biçimi ve genel UI iyileştirmeleri de içeriyor

Neden Mixtral 8x7B seçildi?

  • Mixtral 8x7B, Mistral AI tarafından aralık ayında duyurulan açık kaynaklı LLM ve hız ile performansı sayesinde geliştirici topluluğunda hızla yaygınlaştı
  • LMSYS Chatbot Arena Leaderboard verilerine göre ChatGPT 3.5, Claude Instant ve Llama 2 gibi modellere kıyasla daha iyi performans gösteriyor
  • BBQ benchmark verilerine göre ise halüsinasyon ve önyargı azaltımı tarafında da iyileşme sunuyor
  • Başlıca özellikleri şöyle
    • Daha büyük bağlam işleme
    • İngilizce, Fransızca, Almanca, İtalyanca ve İspanyolca etkileşim
    • Kod üretimi

Brave ürünlerinde Mixtral kullanımı

  • Brave, Brave Search içindeki programlama odaklı sorgu özelliği Code LLM için zaten Mixtral kullanıyor
  • Mixtral’in performansı ve açık kaynak karakteri, Brave’in benimsediği açık model ve açık kaynak topluluğunu destekleme yaklaşımıyla örtüşüyor
  • Brave CTO’su ve kurucu ortaklarından Brian Bondy, Leo’nun on binlerce ücretsiz kullanıcı ve ücretli abone tarafından benimsendiğini, Mixtral’in eklenmesiyle daha geniş kullanım beklediklerini söyledi
  • Mistral AI CEO’su Arthur Mensch de Mixtral’in Brave Search CodeLLM ve Brave Leo’da kullanılmasını olumlu değerlendirdi

Ücretsiz ve Premium model seçenekleri

  • Leo, ihtiyaç ve bütçeye göre birden fazla model seçeneği sunuyor
  • Mixtral 8x7B, hem ücretsiz sürümde hem de Premium’da varsayılan LLM olarak geliyor
  • Her iki planda da Anthropic’in Claude Instant modeli ile Meta’nın Llama 2 13B modeli destekleniyor
  • Ücretsiz Leo’nun kullanım koşulları şöyle
    • Mixtral 8x7B ve Claude Instant için daha sıkı kullanım sınırları bulunuyor
    • Llama 2 13B daha yüksek kullanım sınırı sunuyor
    • Mixtral kullanım limitine ulaşıldığında, AI kullanımına devam etmek için Leo’nun önceki deneyimi olan Llama 2’ye geri dönülebiliyor
  • Leo Premium aylık 15 dolar ve Mixtral 8x7B, Claude Instant, Llama 2 13B için daha yüksek kullanım limitleri sağlıyor

Gizlilik yaklaşımı

  • Leo’nun sohbetleri özel, anonim ve güvenli olacak şekilde tasarlandı
  • Sohbetler kaydedilmiyor, model eğitiminde kullanılmıyor ve kullanım için hesap ya da giriş gerekmiyor
  • Gizlilik önlemleri şunlar
    • Reverse proxy: Tüm istekler anonimleştirme sunucusu üzerinden proxy’leniyor; böylece isteklerle kullanıcı adresi eşleştirilemiyor
    • Yanıtların anında silinmesi: Leo yanıtları üretildikten hemen sonra siliniyor ve konuşmalar Brave sunucularında saklanmıyor
    • Tanımlayıcı toplanmaması: IP adresi gibi kullanıcıyla ilişkilendirilebilecek tanımlayıcılar toplanmıyor
    • Üçüncü taraf sağlayıcılarda saklama yok: AI modeli veya üçüncü taraf model sağlayıcıları kişisel verileri saklamıyor
    • Hesap gerekmiyor: Leo’yu kullanmak için Brave hesabı oluşturmak gerekmiyor
    • Bağlantı kurulamayan abonelik token’ları: Leo Premium aboneliği sırasında, satın alma bilgisi ile ürün kullanımını ilişkilendiremeyen token’larla abonelik doğrulanıyor

Kullanım şekli ve erişim kapsamı

  • Leo, tarayıcıya gömülü olarak geliyor ve ayrı bir uygulama ya da eklenti gerektirmeden kullanılabiliyor
  • Brave masaüstü kullanıcıları adres çubuğuna sorularını yazdıktan sonra “Ask Leo” seçeneğine tıklayabilir veya Brave Sidebar içinden Leo’yu açabilir
  • AI özelliklerine, web sayfasının yanındaki sohbet tipi kenar çubuğu ya da adres çubuğu üzerinden erişiliyor
  • Sayfa bağlamında şu işleri destekliyor
    • Web sayfaları veya videolar için gerçek zamanlı özetleme
    • İçerikle ilgili soru-cevap
    • Yeni içerik oluşturma
    • Sayfa çevirisi
    • Sayfa analizi
    • Cümle yeniden yazımı
    • Kod yazım desteği
  • Leo, kasım ayından bu yana Brave masaüstü kullanıcılarına sunuluyor; ilgili sürüm 1.60
  • Android ve iOS için Leo’nun yakında sunulması planlanıyor

1 yorum

 
GN⁺ 2024-01-29
Hacker News yorumları
  • Mixtral 8x7B’yi yerelde çalıştırmak için llama.cpp kullanılabilir; text-generation-webui gibi destek kütüphaneleri/arayüzleriyle birlikte https://huggingface.co/TheBloke/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-S... kullanılabiliyor
    En küçük 2 bit kuantizasyon sürümü bile 20 GB RAM gerektiriyor ve düzgün bir 4090 GPU’nun VRAM’ine offload edilebiliyor
    4 bit kuantizasyon sürümü, 32 GB’lık bir sisteme zar zor sığan en büyük model ve yaklaşık 29–31 GB kullanıyor
    6 bit 41 GB, 8 bit ise 52 GB olduğundan 64 GB’lık bir sistem gerekiyor; daha yüksek hassasiyetli modelleri VRAM’e offload etmek için paylaşımlı belleğe sahip birden fazla GPU gerekiyor
    7B ve 13B modellerini denedim ama bu modelleri ya da diğer büyük modelleri henüz denemedim

    • Kodla ilgili daha iyi performans istiyorsanız dolphin-mixtral ince ayarını da deneyebilirsiniz: https://huggingface.co/TheBloke/dolphin-2.7-mixtral-8x7b-GGU...
    • Birden fazla GPU yerine güçlü bir Apple Silicon makine de yeterli olabilir
      36 GB RAM’li MacBook M3’te dolphin mixtral 4 bit kullandım; çıkarım çok hızlıydı
    • 2 bit oldukça kötü, bu yüzden ciddi kullanım için önermek zor
    • llama.cpp yerine koboldcpp’yi tercih ediyorum
      VRAM’den büyük modelleri GPU/CPU arasında bölerek çalıştırmak daha kolay
    • Bellek gereksinimlerinden söz ederken dizi uzunluğuna da bakmak gerekiyor
      Mixtral 32.000 token desteklediğinden, bu kısım kullanılan bellekte epey büyük pay tutabilir
  • Brave, bu özellik ve diğer gizlilik özellikleri nedeniyle övgüyü hak ediyor
    Bağlantı kurulamayan abonelik token’ları yöntemiyle, Leo Premium’a abone olduğunuzda Leo kullanımı sırasında aboneliği doğrulayan bir token veriliyor ve Brave ödeme bilgileriyle ürün kullanım geçmişini ilişkilendiremiyor
    Hesap oluşturmak için kullanılan e-posta da Leo’nun günlük kullanımıyla ilişkilendirilmiyor; oldukça sıra dışı bir özel kimlik bilgisi yöntemi

    • Çok havalı, kendi uygulamama da eklemek isterim
      Yabancı anahtar kullanmadan bunun tam olarak nasıl çalıştığını bilen var mı merak ediyorum
  • İlk Leo duyurusunu kaçırmışım gibi görünüyor; ilginç ve gizliliği önemseyen tasarımı hoşuma gitti
    Sohbet geçmişini saklamaması tam istediğim şey

  • Mixtral sunan iyi API sağlayıcılarının hangileri olduğunu merak ediyorum
    Sadece OctoAI’yi biliyorum; iyi görünüyor, alternatifleri de öğrenmek isterim

    • Modelin üreticisi de kendi platformunu işletiyor; bu modeli ve diğer modelleri API üzerinden kullanabilirsiniz: https://console.mistral.ai/
    • Groq’yu yeni keşfettim; mixtral 8x7B-32k’de 485,08 token/sn verdiği söyleniyor
      Fiyatı bilmiyorum ama api@groq.com adresine e-posta göndermek gerekiyor gibi
    • OpenRouter genel olarak iyi bir seçenek ve en iyi yanı tüm LLM’ler için birleşik API sunması
      Fiyatı da sağlayıcıların kendi fiyatlarıyla aynı
      Ancak OpenAI/Anthropic modellerinde, ilgili şirketlerin gereklilikleri nedeniyle giriş/çıkış filtrelemeyi açmak zorunda kalmışlardı
    • Zaten adı geçen hizmetler ama Anyscale Endpoints’i epey iyi şekilde kullanıyorum
      Çok hızlı ve varsayılan ayarlarla bile aynı anda 10 işi işliyor
      Together.ai de ilk testlerde iyi görünüyordu ama henüz büyük ölçekte kullanmadım
    • Mistral’ın ticari API’sini ve AnyScale’in ticari API’sini mixtral-8-7b için kullandım; ikisi de kullanımı kolaydı
      M2 Pro 32 GB bellekli sistemde mixtral-8-7b’nin 3 bit kuantizasyon sürümünü de çalıştırıyorum ve epey hızlı
      Birden fazla seçeneğin olması iyi bir şey
  • Geçen hafta boyunca poe ve chat.groq.com’daki sürümleri denedim
    llama 70b’den çok daha iyi

  • Adres çubuğundan doğrudan LLM sorgusu yapılabilmesini ilginç buldum
    İleride sorguyu doğrudan LLM’e mi göndereceğine, yoksa varsayılan arama sağlayıcısını mı kullanacağına karar veren sezgisel kurallar geliştirip geliştirmeyeceklerini merak ediyorum

  • gpt4’ten mistral’a geçince, Retina ekrana bakıp sonra düşük çözünürlüklü ekrana dönmüş gibi oluyor
    Sürekli “ama GPT4 olsa bunu yapabilirdi” diye düşünmeye başlıyorsunuz

    • mixtral’ı denediniz mi merak ediyorum
  • Mixtral’ı ollama ile yerelde çalıştırıyorum

  • Sayfaları yapay zekayla özetleyen düzgün bir Chrome uzantısı var mı merak ediyorum
    Google aramadaki üst sonuçlardan birkaçını denedim; çalışıyorlardı ama gereksiz özelliklerle fazla şişmişlerdi