Компания Mistral AI выпустила генеративную модель искусственного интеллекта Mistral Large. Нейросеть по производительности уступает лишь GPT-4, но при этом доступ к части ее функционала можно получить бесплатно. Mistral Large поддерживает русский язык. HTNews протестировал нейросеть и ее возможности.
Французская компания Mistral AI объявила о выходе текстовой нейросети Mistral Large. С помощью нее можно получить ответы на интересующие вопросы, помощь в написании текстов, пересказ статей, составлении меню и т.д.

Разработчики утверждают, что нейросеть Mistral Large по своей эффективности уступает лишь новейшей GPT-4 от компании OpenAI. Достигается это за счет многоязычности, диалогового окна на 32 000 токенов (примерно, 20 000 символов), улучшенного понимания текста и ряда других преимуществ.
Еще одним плюсом Mistral Large перед аналогами — наличие бесплатного доступа к части функционала. Переходим по ссылке в специальный чат-бот и можно приступать к работе.
Разработчики заявили о том, что нейросеть свободно владеет английским, французским, испанским, немецким и итальянским языком. Опытным путем редакция HTNews выяснила, что Mistral Large поддерживает и русский язык. Данную возможность нейросеть получила во время обучения разработчиками в том числе и из России.

Первый этап тестирования начнем с простого вопроса: «Какие достопримечательности стоит посетить в Москве?». Немного подумав, Mistral Large выдала вполне достойный ответ.

Попробуем более приземленную тему. Составить меню на день.

Немного усложним задачу, введя дополнительные условия в задачу составления меню.

Результат положительный. Однако попробуем пообщаться с нейросетью на более отвлеченные темы.
И вот тут уже начались странности. Несмотря на то, что Mistral Large начала вполне разумно ближе к концу своих ответов начались расхождения с действительностью. Нейросеть была уверена в наличии метро в городе Омске. Причем привела подробности: 10 станций, запуск в 1992 году. Возможно, «француженка» подхватила известный мем про омское метро и поверила в него, выдав за правду.


Заметив расхождения с действительностью, сначала поправим нейросеть, затем сразу дезинформируем.


Нейросеть извинялась, меняла свой ответ, но затем вновь выдавала неверную информацию. Несмотря на то, что заданные вопросы не являются сложными и ответ на них можно с легкостью найти в интернете, Mistral Large очевидно не справилась с этой задачей.

В целом все последующие попытки поговорить с Mistral Large на отвлеченные темы заканчивались примерно одинаково. Часть информации оказывалось правдивой, часть ложной. Обсуждение некоторых тем было под строгим запретом, и даже при помощи хитрости редакции HTNews не удалось обойти его.

Еще одной заявленной функций является пересказ текста. И тут все оказалось максимально печально.
Загружая ссылку на статью в ответ можно было получить пересказ совсем другого материала. Так, например, попросив пересказать материал HTNews о посадке первой частной станции американского производства на Луну — в ответ получаем информацию о совершенно другом событии.

Просьбы пересказать другие статьи заканчивались примерно тем же образом. Более того, один раз я нажал энтер не успев прикрепить ссылку на материал, и в ответ все равно получил пересказ статьи. О том, что произошло дальше вы можете наблюдать на скринах ниже.


Возможно, на производительность нейросети повлиял тот факт, что общение с ней велось на русском языке, который ИИ пока знает хуже, чем другие официально заявленные.
Следите за новостями в наших социальных сетях: ВКонтакте и Telegram.