Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan arsitektur model Mistral, Mixtral dan
GPT dalam konteks pembelajaran mendalam. Fokus utama dari penelitian ini adalah
mengevaluasi efek dari campuran ahli dan komponen Mistral dalam kinerja model.
Metodologi yang digunakan melibatkan analisis eksperimental dan komparatif terhadap
kedua arsitektur tersebut, dengan mempertimbangkan berbagai metrik kinerja seperti
akurasi, kecepatan, dan efisiensi komputasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
arsitektur model - model Mistral AI memiliki beberapa keunggulan signifikan dalam hal
efisiensi komputasi dan fleksibilitas model, sedangkan GPT unggul dalam hal akurasi
prediksi. Implikasi dari temuan ini memberikan wawasan penting bagi pengembangan
model pembelajaran mendalam di masa depan.