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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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)
response = client.chat.completions.create(
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"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Détails du produit
Présentation de Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT
Le Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT est un modèle de langage étendu (LLM) de pointe développé par l'estimé Nous ResearchCe puissant modèle d'IA se distingue par son ensemble de données d'entraînement vaste et de haute qualité, qui comprend principalement plus de 1 000 000 d'entrées générées par GPT-4En complément, il intègre des données de haute qualité provenant de divers ensembles de données ouverts dans le domaine de l'IA, ce qui donne un modèle offrant des performances exceptionnelles sur un large éventail de tâches.
Construit sur l'architecture robuste Mixtral 8x7B MoE LLM, Nous Hermes 2 est conçu pour repousser les limites des capacités de l'IA, ce qui en fait un atout précieux pour les développeurs et les chercheurs.
Principales variantes pour diverses applications
Pour répondre aux différents besoins opérationnels et stratégies d'optimisation, le Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT est disponible en deux variantes distinctes :
- ✓ Réglage fin supervisé uniquement (SFT) : Cette variante est conçue avec précision pour les applications d'apprentissage supervisé. Elle exploite une quantité massive de données pour se spécialiser dans les scénarios où un apprentissage supervisé précis est essentiel à l'obtention des résultats souhaités.
- ✓ Parallélisme des données uniquement (DPO) : Axée sur l'amélioration des performances grâce à un parallélisme de données optimisé, cette variante propose une nouvelle version SFT + DPO. Les utilisateurs bénéficient ainsi de la flexibilité nécessaire pour choisir le modèle le mieux adapté à leurs exigences spécifiques en matière de performances et de déploiement.
Performance de référence : surpasser la concurrence
Le projecteur Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT a constamment affiché des résultats supérieurs lors de divers tests comparatifs, surpassant souvent ses prédécesseurs et ses concurrents. Voici un aperçu de ses performances impressionnantes :
- ★ Benchmark GPT4All : Dans cette évaluation exhaustive des performances des modèles de langage à travers diverses tâches, le modèle Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT a atteint une précision moyenne exceptionnelle de 75,70%.
- ★ Référence AGIEval : Ce test de référence évalue les capacités de renseignement général avancées. La précision moyenne du modèle était très bonne. 46,05%, soulignant ses prouesses cognitives.
- ★ Test de performance BigBench : Testant les capacités de raisonnement, de compréhension et de résolution de problèmes à travers un large éventail de tâches, le modèle a obtenu une moyenne impressionnante de 49,70%.
Ces résultats soulignent les capacités supérieures du modèle et sa capacité à fournir des solutions de pointe par rapport aux autres modèles du marché.
Conseils pour optimiser l'utilisation de votre modèle
Pour tirer le meilleur parti des jantes Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT, tenez compte de ces conseils d'experts :
- 💡 Choisissez la bonne variante : Choisissez soigneusement parmi les variante SFT pour le réglage fin supervisé ou le variante DPO pour un parallélisme de données optimisé, en adéquation avec les exigences spécifiques de votre projet.
- 💡 Assurez-vous d'un système d'invites approprié : Utilisez efficacement les invites du système pour orienter les réponses du modèle en fonction des rôles, des règles et des choix stylistiques souhaités. C'est essentiel pour optimiser vos interactions.
- 💡 Utilisez les versions quantifiées : Pour des performances optimales dans divers environnements de calcul, tirez parti des versions quantifiées disponibles du modèle.
Conclusion et prochaines étapes
Le Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT Ce modèle représente une avancée majeure dans le domaine de l'IA. Grâce à ses performances de pointe, ses fonctionnalités innovantes et sa conception centrée sur l'utilisateur, il est destiné à redéfinir notre interaction avec l'IA et son utilisation. Que vous soyez data scientist analysant des ensembles de données complexes, développeur concevant des chatbots sophistiqués ou créatif générant du contenu unique, ce modèle vous offre la base solide dont vous avez besoin.
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Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce que Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT ?
A1 : Il s'agit d'un modèle de langage étendu (LLM) avancé développé par Nous Research, entraîné de manière approfondie sur plus de 1 000 000 d'entrées générées par GPT-4 et d'autres ensembles de données ouverts de haute qualité.
Q2 : Quelles sont les principales variantes de ce modèle ?
A2 : Le modèle se décline en deux variantes principales : la variante Supervised Fine-tune Only (SFT), spécialisée pour l'entraînement supervisé, et la variante Data Parallelism Only (DPO), optimisée pour le parallélisme des données.
Q3 : Comment Nous Hermes 2 se compare-t-il à ses concurrents ?
A3 : Il surpasse constamment de nombreux concurrents dans des benchmarks comme GPT4All (75,70 % de précision), AGIEval (46,05 % de précision) et BigBench (49,70 % de score), démontrant des capacités supérieures.
Q4 : Existe-t-il des conseils pour optimiser son utilisation ?
A4 : Oui, les utilisateurs doivent choisir la variante de modèle appropriée (SFT ou DPO), utiliser les invites système appropriées pour les réponses guidées et tirer parti des versions quantifiées pour des performances efficaces dans différents environnements.
Terrain de jeu de l'IA
