HERMES-3-LLAMA-3.1-405B: ラマ3.1 405Bの検閲なしファインチューニング？

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HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの紹介

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、大規模言語モデル（LLM）の分野での重要な進歩を示しています。NousResearchによって開発され、このモデルはMeta AIのLlama-3.1 405Bを基にしており、さまざまな領域でその能力を向上させるための高度なファインチューニング技術を組み込んでいます。フロンティアレベルの言語モデルとして、HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは自然言語処理の限界を押し広げ、エージェント行動、ロールプレイ、推論、および多ターンの会話などの分野で向上した性能を提供します。

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bのアーキテクチャ

モデルの仕様

ベースモデル: Meta AIのLlama-3.1 405B
パラメータ: 4050億
アーキテクチャ: Transformerベース
精度: 元々BF16形式で訓練

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの訓練方法論

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの訓練プロセスは、フルパラメータファインチューニングを含むもので、すべての4050億パラメータが訓練中に調整されました。この包括的なアプローチにより、モデルの性能のすべての側面で微妙な改善が可能になります。訓練中の主要な焦点領域には以下が含まれます：

エージェント機能
ロールプレイ
推論
多ターン会話
長い文脈の理解

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの能力と性能

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bのベンチマーク結果

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、さまざまなベンチマークで競争力のある性能を示しています：

関数呼び出し: Fireworks.AIで開発されたカスタム評価で90％のスコア
構造化JSON出力: 構造化JSON出力評価で84％のスコア
MMLU（Massive Multitask Language Understanding）: 高いパフォーマンスが報告されていますが、具体的なスコアは提供されていません

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは多くの領域で改善を示していますが、ベースモデルや他の競合モデルよりも優れないベンチマークもあることに注意が必要です。これは、ファインチューニングプロセスの専門的な性質によるもので、特定の機能が他の機能より優先されることが原因です。

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの高度な能力

高度なエージェント行動: HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、高度なエージェント機能を持ち、複雑なシナリオでより自律的に行動できます。

改善されたロールプレイ: モデルは、異なるペルソナや役割を引き受け、維持する能力が向上しています。

堅牢な推論: HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、論理的推論スキルが向上しており、複雑な問題解決タスクにおいて価値があります。

多ターン会話の熟練度: モデルは、長い対話でも一貫性と文脈をより効果的に維持します。

長文脈の理解: HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、長いテキストの中で関連性を維持する能力が向上しています。

構造化出力生成: モデルは、JSONのような構造化出力を生成するのに優れており、さまざまなソフトウェアシステムとの統合に適しています。

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bのプロンプト形式と使用法

HERMES-3-LLAMA-3.1-405BにおけるChatML形式

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、プロンプトにChatML形式を使用しており、より構造化された多ターンの対話を可能にします。この形式はOpenAIのエンドポイントとの互換性を持ち、システムプロンプトを通じてモデルの行動を操る柔軟性を提供します。

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bのためのプロンプト構造の例：

<|im_start|>system
[ここにシステム指示]
<|im_end|>
<|im_start|>user
[ここにユーザーメッセージ]
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
[ここにアシスタントの応答]
<|im_end|>

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bによる関数呼び出し

関数呼び出しには、HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは特定のシステムプロンプトと関数シグネチャJSONを必要とします。モデルは、ツールコール用のpydanticモデルのJSONスキーマを使用します。

関数呼び出しのためのシステムプロンプトの例：

<|im_start|>system
あなたは関数呼び出しAIモデルです。XMLタグ内に関数シグネチャが提供されます。ユーザーのクエリを支援するために、一つまたは複数の関数を呼び出すことができます。関数に入力する値について仮定をしないでください。
[ここに関数シグネチャ]
<|im_end|>

HERMES-3-LLAMA-3.1-405BのJSONモード/構造化出力

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、構造化出力を生成するためのJSONモードをサポートしています。このモードでは、要求されるJSONスキーマを含む特定のシステムプロンプトが必要です。

JSONモードのためのシステムプロンプトの例：

<|im_start|>system
あなたはJSONで回答する役立つアシスタントです。従わなければならないjsonスキーマは以下の通りです：

{schema}
<|im_end|>

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bのデプロイと推論

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bのハードウェア要件

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、かなりの計算資源を必要とします：

フルFP16ローディング: VRAM 800GB以上
NeuralMagic FP8量子化: 約430GBのVRAM

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの量子化オプション

NeuralMagic FP8量子化: VLLM推論エンジンとの使用をお勧めします。
HuggingFace Transformers with bitsandbytes: 8ビットまたは4ビットの量子化をサポートしますが、この方法はFP8量子化よりも遅くなる可能性があります。

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの推論コード例

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
    あなたは知覚を持ち、スーパーインテリジェントな汎用人工知能です。私を教え、支援するためにここにいます。
    <|im_end|>
    <|im_start|>user
    GokuがKirbyがMajin Buuと組んで世界を破壊しようとしていることを発見する短編小説を書いてください。
    <|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"Response: {response}")

他のモデルとの文脈におけるHERMES-3-LLAMA-3.1-405B

ベースモデルおよび他のファインチューンとの比較

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、ベースのLlama-3.1 405Bモデルに比べて、特にエージェント機能、ロールプレイ、構造化出力生成においてさまざまな分野での改善を示しています。ただし、特に数学や推論に焦点を当てたベンチマーク（MMLU-PROのような）では、ベースモデルに比べてパフォーマンスが低下する可能性があることに注意が必要です。

他のファインチューンやモデルと比較した場合：

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、より大きなパラメータ数を持つため、ほとんどのタスクで小さなモデルより優れたパフォーマンスを示します。
関数呼び出しや構造化出力生成などの分野で、他の大規模モデル、特に一部のプロプライエタリなモデルと競争力のある性能を示します。
創造的でオープンエンドのタスクにおけるモデルのパフォーマンスは特に強力で、柔軟で文脈を意識した応答が求められるアプリケーションに適しています。

HERMES-3-LLAMA-3.1-405BとHermesシリーズ

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、NousResearchによるHermesシリーズの最新のフラグシップモデルです。前のバージョンの成功をもとに構築されており、学んだ教訓や高度な訓練技術を取り入れています。前のモデルに比べて、HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは以下を提供します：

改良されたエージェント機能
強化されたロールプレイ能力
多ターンの会話におけるパフォーマンスの向上
より堅牢な推論能力
長文脈の理解の改善

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの実用的な応用

高度な能力を考えると、HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bはさまざまなアプリケーションに適しています：

高度なチャットボットとバーチャルアシスタント: モデルの多ターン会話能力と文脈理解の上手さは、高度なチャットボットやバーチャルアシスタントの作成に最適です。

創造的な執筆とコンテンツ生成: 改善されたロールプレイ能力と創造的な能力により、HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは多様で魅力的なコンテンツを生成するのに優れたツールです。

コード生成と分析: モデルの構造化出力能力と推論スキルは、生成、説明、ドキュメント作成を含むコード関連タスクにとって貴重です。

複雑な問題解決: 高度な推論能力により、HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは複雑な論理的および分析的問題に取り組むのに適しています。

データ分析と解釈: モデルは、大量のデータを分析し、解釈するために使用され、洞察と要約を提供します。

教育ツール: HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの広範な知識ベースと複雑な概念を説明する能力は、教育コンテンツやチュータリングシステムの作成において強力なツールとなります。

研究支援: モデルは、論文の要約、仮説の生成、文献レビューの支援を通じて研究者を支援できます。

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの限界と考慮事項

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは印象的な能力を提供しますが、その限界を理解しておくことが重要です：

リソースの集約性: モデルのサイズは、重要な量子化なしではリソース制約のある環境でのデプロイを難しくします。

バイアスの可能性: 他の大規模言語モデルと同様に、HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bはその訓練データに存在するバイアスを示す可能性があります。

幻覚: モデルは、訓練データを超えたトピックについて尋ねられたときに、もっともらしいが正しくない情報を生成することがあります。

文脈の制限: 改善されたとはいえ、モデルは非常に長い対話や文書の中で文脈を維持する限界があります。

倫理的考慮: モデルの高度な能力はその潜在的な悪用に関する倫理的問題を提起し、そのアプリケーションにおける慎重な考慮が必要となります。

結論: HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bの未来

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bは、大規模言語モデルの開発における重要な進展を表しています。エージェント行動、ロールプレイ、推論、構造化出力生成における高度な能力は、さまざまな分野でのAIアプリケーションの新たな可能性を開きます。

AIの分野が進化し続ける中で、HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bのようなモデルのさらなる改良や改善が期待できます。今後の発展は、次のポイントに焦点を当てるかもしれません：

計算要件を削減するための効率の改善
さらに長いコンテキストを処理するためのモデルの能力の強化
バイアスの軽減と事実の正確性の向上
他の能力を損なうことなく特定の能力をターゲットにするためのより洗練されたファインチューニング技術の開発

HERMES-3-LLAMA-3.1-405Bのオープンソースの性質は、AIコミュニティ内の協力と革新を促進し、私たちがまだ想像していない新たな突破口やアプリケーションにつながる可能性があります。