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：
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：
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。
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|>
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は、かなりの計算資源を必要とします：
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}")
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、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：
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。
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：
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。
