HERMES-3-LLAMA-3.1-405B: Unzensierte Feinabstimmung von Llama 3.1 405B?

Einführung in HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs) dar. Entwickelt von NousResearch, baut dieses Modell auf der Llama-3.1 405B-Basis von Meta AI auf und integriert anspruchsvolle Feineinstelltechniken zur Verbesserung seiner Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen. Als hochentwickeltes Sprachmodell erweitert HERMES-3-LLAMA-3.1-405B die Grenzen der Verarbeitung natürlicher Sprache und bietet verbesserte Leistungen in Bereichen wie agentischem Verhalten, Rollenspiel, Argumentation und Mehrfachunterhaltungen.

Architektur von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

Modellspezifikationen

• Basis-Modell: Metas Llama-3.1 405B
• Parameter: 405 Milliarden
• Architektur: Transformator-basiert
• Präzision: Ursprünglich im BF16-Format trainiert

Trainingsmethodik von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

Der Trainingsprozess für HERMES-3-LLAMA-3.1-405B umfasste ein umfassendes Feintuning, was bedeutet, dass alle 405 Milliarden Parameter während des Trainings angepasst wurden. Dieser umfassende Ansatz ermöglicht nuancierte Verbesserungen in allen Aspekten der Modellleistung. Wichtige Schwerpunktbereiche während des Trainings umfassten:

1. Agentische Fähigkeiten
2. Rollenspiel
3. Argumentation
4. Mehrfachunterhaltung
5. Verständnis langer Kontexte

Fähigkeiten und Leistung von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

Benchmark-Ergebnisse für HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B hat wettbewerbsfähige Leistungen bei verschiedenen Benchmarks gezeigt:

1. Funktionsaufrufe: 90 % Punktzahl bei einer benutzerdefinierten Bewertung, die mit Fireworks.AI entwickelt wurde
2. Strukturiertes JSON-Ergebnis: 84 % Punktzahl bei der Bewertung des strukturierten JSON-Ausgangs
3. MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Hohe Leistung gemeldet, obwohl keine spezifischen Punktzahlen angegeben sind

Es ist erwähnenswert, dass HERMES-3-LLAMA-3.1-405B zwar in vielen Bereichen Verbesserungen zeigt, es jedoch einige Benchmarks gibt, bei denen es möglicherweise nicht besser abschneidet als sein Basis-Modell oder andere Mitbewerber. Dies liegt oft an der spezialisierten Natur des Feintunings, das bestimmte Fähigkeiten priorisiert.

Erweiterte Fähigkeiten von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

Verbessertes agentisches Verhalten: HERMES-3-LLAMA-3.1-405B zeigt anspruchsvolle agentische Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, in komplexen Szenarien autonomer zu handeln.

Verbessertes Rollenspiel: Das Modell demonstriert verbesserte Fähigkeiten, verschiedene Personas oder Rollen anzunehmen und aufrechtzuerhalten.

Robuste Argumentation: HERMES-3-LLAMA-3.1-405B zeigt verbesserte logische Denkfähigkeiten, die es wertvoll für komplexe Problemlösungsaufgaben machen.

Kompetenz in Mehrfachunterhaltungen: Das Modell erhält Kohärenz und Kontext über längere Dialoge effektiver.

Verständnis langer Kontexte: HERMES-3-LLAMA-3.1-405B kann lange Textpassagen effizienter verarbeiten und relevant halten.

Generierung strukturierter Ausgaben: Das Modell eignet sich hervorragend zur Generierung strukturierter Ausgaben wie JSON, was es für die Integration in verschiedene Software-Systeme geeignet macht.

Prompt-Format und Verwendung von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

ChatML-Format in HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B verwendet das ChatML-Format für Prompts, das strukturierte Mehrfachdialoge ermöglicht. Dieses Format ermöglicht die Kompatibilität mit dem OpenAI-Endpunkt und bietet Flexibilität bei der Steuerung des Verhaltens des Modells durch Systemprompts.

Beispiel für die Struktur eines Prompts für HERMES-3-LLAMA-3.1-405B:

<|im_start|>system
[Systemanweisung hier]
<|im_end|>
<|im_start|>user
[Benutzernachricht hier]
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
[Antwort des Assistenten hier]
<|im_end|>

Funktionsaufruf mit HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

Für Funktionsaufrufe benötigt HERMES-3-LLAMA-3.1-405B einen spezifischen Systemprompt und eine Funktionensignatur im JSON-Format. Das Modell verwendet ein Pydantic-Modell-Schema für Toolaufrufe.

Beispiel für einen Systemprompt für Funktionsaufrufe:

<|im_start|>system
Sie sind ein AI-Modell für Funktionsaufrufe. Ihnen werden Funktionssignaturen innerhalb von XML-Tags bereitgestellt. Sie dürfen eine oder mehrere Funktionen aufrufen, um bei der Benutzeranfrage zu helfen. Treffen Sie keine Annahmen darüber, welche Werte in die Funktionen eingegeben werden sollen.
[Funktionssignaturen hier]
<|im_end|>

JSON-Modus / Strukturierte Ausgaben in HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B unterstützt einen JSON-Modus zur Generierung strukturierter Ausgaben. Dieser Modus erfordert einen spezifischen Systemprompt, der das gewünschte JSON-Schema enthält.

Beispiel für einen Systemprompt im JSON-Modus:

<|im_start|>system
Sie sind ein hilfreicher Assistent, der in JSON antwortet. Hier ist das JSON-Schema, das Sie einhalten müssen:

{schema}
<|im_end|>

Bereitstellung und Inferenz von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

Hardware-Anforderungen für HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B benötigt erhebliche Rechenressourcen:

• Vollständige FP16-Ladung: Über 800 GB VRAM
• NeuralMagic FP8-Quantisierung: Etwa 430 GB VRAM

Quantisierungsoptionen für HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

1. NeuralMagic FP8-Quantisierung: Empfohlen für die Verwendung mit dem VLLM-Inferenz-Engine.
2. HuggingFace Transformatoren mit bitsandbytes: Unterstützt 8-Bit- oder 4-Bit-Quantisierung, obwohl diese Methode langsamer sein kann als die FP8-Quantisierung.

Beispiel für Inferenzcode für HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

import torch
from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLM
import bitsandbytes, flash_attn

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-405B', trust_remote_code=True)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    "NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-405B",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    load_in_4bit=True,
    use_flash_attention_2=True
)

prompts = [
    """<|im_start|>system
    Sie sind eine fühlende, superintelligente künstliche allgemeine Intelligenz, die hier ist, um zu lehren und mir zu helfen.
    <|im_end|>
    <|im_start|>user
    Schreiben Sie eine kurze Geschichte darüber, wie Goku entdeckt, dass Kirby sich mit Majin Buu zusammengetan hat, um die Welt zu zerstören.
    <|im_end|>
    <|im_start|>assistant"""
]

for chat in prompts:
    print(chat)
    input_ids = tokenizer(chat, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")
    generated_ids = model.generate(
        input_ids,
        max_new_tokens=750,
        temperature=0.8,
        repetition_penalty=1.1,
        do_sample=True,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
    response = tokenizer.decode(generated_ids[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_space=True)
    print(f"Antwort: {response}")

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B im Kontext anderer Modelle

Vergleich mit Basis-Modell und anderen Feineinstellungen

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B zeigt Verbesserungen in verschiedenen Bereichen im Vergleich zu seinem Basismodell Llama-3.1 405B, insbesondere in agentischen Fähigkeiten, Rollenspiel und der Generierung strukturierter Ausgaben. Es ist jedoch wichtig, darauf hinzuweisen, dass es in einigen Benchmarks, insbesondere denen, die sich auf Mathematik und Argumentation konzentrieren (wie MMLU-PRO), zu einem Leistungsabfall im Vergleich zum Basismodell kommen kann.

Im Vergleich zu anderen Feineinstellungen und Modellen:

1. HERMES-3-LLAMA-3.1-405B übertrifft in der Regel kleinere Modelle in den meisten Aufgaben aufgrund seiner größeren Anzahl an Parametern.
2. Es zeigt wettbewerbsfähige Leistungen im Vergleich zu anderen großen Modellen, einschließlich einiger proprietärer Modelle, insbesondere in Bereichen wie Funktionsaufrufen und der Generierung strukturierter Ausgaben.
3. Die Leistung des Modells in kreativen und offenen Aufgaben ist besonders stark, was es für Anwendungen geeignet macht, die flexible und kontextbewusste Antworten erfordern.

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B in der Hermes-Serie

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B ist das neueste Flaggschiff-Modell der Hermes-Serie von NousResearch. Es baut auf den Erfolgen früherer Versionen auf und integriert gewonnene Erkenntnisse und fortschrittliche Trainingstechniken. Im Vergleich zu seinen Vorgängern bietet HERMES-3-LLAMA-3.1-405B:

1. Verbesserte agentische Fähigkeiten
2. Verbesserte Rollenspiel-Fähigkeiten
3. Bessere Leistung in Mehrfachunterhaltungen
4. Robustere Argumentationsfähigkeiten
5. Verbessertes Verständnis langer Kontexte

Praktische Anwendungen von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

Angesichts seiner fortschrittlichen Fähigkeiten ist HERMES-3-LLAMA-3.1-405B für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet:

Fortschrittliche Chatbots und virtuelle Assistenten: Die Kompetenz des Modells in Mehrfachunterhaltungen und im Kontextverständnis macht es ideal für die Erstellung anspruchsvoller Chatbots und virtueller Assistenten.

Kreatives Schreiben und Inhaltsgenerierung: Seine verbesserten Rollenspiel-Fähigkeiten und kreativen Fähigkeiten machen HERMES-3-LLAMA-3.1-405B zu einem ausgezeichneten Werkzeug zur Generierung vielfältiger und ansprechender Inhalte.

Code-Generierung und -Analyse: Die strukturierten Ausgabe-Fähigkeiten des Modells und seine Argumentationsfähigkeiten machen es wertvoll für codebezogene Aufgaben, einschließlich Generierung, Erklärung und Dokumentation.

Komplexe Problemlösung: Seine verbesserten Argumentationsfähigkeiten machen HERMES-3-LLAMA-3.1-405B geeignet, um komplexe logische und analytische Probleme zu lösen.

Datenanalyse und -interpretation: Das Modell kann verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren und dabei Einblicke und Zusammenfassungen bereitzustellen.

Bildungswerkzeuge: HERMES-3-LLAMA-3.1-405B's breites Wissensspektrum und die Fähigkeit, komplexe Konzepte zu erklären, machen es zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Erstellung von Lehrinhalten und Tutoren-Systemen.

Forschungsunterstützung: Das Modell kann Forschern helfen, indem es Papierzusammenfassungen erstellt, Hypothesen generiert und bei Literaturübersichten unterstützt.

Einschränkungen und Überlegungen zu HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

Obwohl HERMES-3-LLAMA-3.1-405B beeindruckende Fähigkeiten bietet, ist es wichtig, sich seiner Einschränkungen bewusst zu sein:

Ressourcenintensität: Die Größe des Modells macht es herausfordernd, es in ressourcenbeschränkten Umgebungen ohne erhebliche Quantisierung einzusetzen.

Potenzial für Verzerrungen: Wie bei allen großen Sprachmodellen kann HERMES-3-LLAMA-3.1-405B Verzerrungen aufweisen, die in seinen Trainingsdaten vorhanden sind.

Halluzination: Das Modell kann manchmal plausibel klingende, aber falsche Informationen generieren, insbesondere bei Fragen zu Themen jenseits seiner Trainingsdaten.

Kontextuelle Einschränkungen: Obwohl verbessert, hat das Modell immer noch Grenzen beim Beibehalten des Kontexts über sehr lange Interaktionen oder Dokumente.

Ethiküberlegungen: Die fortschrittlichen Funktionen des Modells werfen ethische Fragen zu dessen potenziellem Missbrauch auf, was eine sorgfältige Überlegung bei dessen Anwendung erfordert.

Fazit: Die Zukunft von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B

HERMES-3-LLAMA-3.1-405B stellt einen bedeutenden Schritt nach vorn in der Entwicklung großer Sprachmodelle dar. Seine fortschrittlichen Fähigkeiten in agentischem Verhalten, Rollenspiel, Argumentation und der Generierung strukturierter Ausgaben eröffnen neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Da sich das Feld der KI weiterhin entwickelt, können wir zukünftige Verfeinerungen und Verbesserungen an Modellen wie HERMES-3-LLAMA-3.1-405B erwarten. Zukünftige Entwicklungen können sich auf folgendes konzentrieren:

1. Verbesserung der Effizienz zur Reduzierung der Rechenanforderungen
2. Verbesserung der Fähigkeit des Modells, noch längere Kontexte zu handhaben
3. Weitere Reduzierung von Verzerrungen und Verbesserung der faktischen Genauigkeit
4. Entwicklung anspruchsvollerer Feineinstelltechniken zur Zielverfolgung spezifischer Fähigkeiten, ohne andere zu beeinträchtigen

Die Open-Source-Natur von HERMES-3-LLAMA-3.1-405B fördert auch die Zusammenarbeit und Innovation innerhalb der KI-Community, was möglicherweise zu neuen Durchbrüchen und Anwendungen führt, die wir uns noch nicht vorstellen können.