Nous Research опубликовал предварительный просмотр Deephermes 3: модель на основе Llama-3-8B, объединяющая глубокие рассуждения, усовершенствованные функции и плавный разговорной интеллект

В последние годы ИИ стал свидетелем быстрого достижения в НЛП, однако многие существующие модели все еще пытаются сбалансировать интуитивные ответы с глубокими, структурированными рассуждениями. Несмотря на то, что они опытны в разговорной свободе, традиционные модели чата с искусственным интеллектом часто не могут встречаться, когда сталкиваются со сложными логическими запросами, требующими пошагового анализа. С другой стороны, модели, оптимизированные для рассуждения, имеют тенденцию терять способность участвовать в гладком, естественном взаимодействии. Этот разрыв бросил вызов разработчикам, исследователям и предприятиям, ищущим ИИ, плавно переход между различными когнитивными стилями.

Предварительный просмотр Deephermes 3 (Deephermes-3-Llama-3-8b-Preview) это последняя итерация в серии LLM Nous Research. В качестве одной из первых моделей для интеграции как на основе мышления, основанной на мысли, так и обычных механизмов реагирования LLM, Deephermes 3 отмечает значительный шаг в изощренности модели ИИ. Эта предварительная версия модели уточняет аннотацию ИИ, возможности суждения и обслуживание функций, предлагая более продвинутый, гибкий инструмент ИИ для исследователей, разработчиков и предприятий.

Основной особенностью DeepHermes 3 является его способность переключаться между интуитивно понятными и глубокими рассуждениями, что позволяет пользователям настроить, как модель обрабатывает и предоставляет информацию. Модель является обновлением от своего предшественника, Hermes 3, который принес агентские возможности, более богатый диалог ролевой игры, повышенную глубину разговора в нескольких разглашений и повышенную когерентность в более длительном контексте. Общая цель серии Hermes всегда заключалась в том, чтобы сделать вывод искусственного интеллекта в соответствии с намерениями пользователя, что дает конечный пользователь значительный контроль над генерацией ответов. Эта версия является отходом от предыдущих моделей, с его режимом двойной обработки, позволяющим ему выполнять обычные разговорные ответы и поддерживать сложные рассуждения. Системная подсказка может вызвать функцию глубоких рассуждений, позволяя расширенной логической обработке для повышения точности отклика.

Deephermes 3 подвергся строгому сравнению, чтобы подтвердить свои возможности рассуждений. Используя набор Open-R1 Hearging Face Open-R1, модель продемонстрировала значительно улучшенную производительность по сравнению с стандартными моделями, настроенными на инструкции. Бесчмамы для режима рассуждений «ВКЛ» выявили заметные выгоды в сложном решении проблем, особенно в задачах математических рассуждений, по сравнению с моделями, которые не включают глубокие мыслительные механизмы. По сравнению с Meta Llama-3.1-8b модель Deephermes 3 показала конкурентные или превосходные результаты в нескольких категориях тестирования, демонстрируя улучшения в контекстной когерентности, многоэтапных рассуждениях и удержании разговорной памяти.

DeepHermes 3 принял формат лама для системных подсказок, структурированный метод, который повышает его способность обрабатывать многообразные разговоры и ответы, управляемые контекстом. Системные подсказки вводят новые возможности для вовлечения пользователей, позволяя людям направлять стилистический выбор модели, назначение ролей и интерактивные правила. Благодаря своему улучшенному режиму глубокого рассуждения модель может обрабатывать логику с длинной цепью, которая простирается на тысячи токенов. Этот режим обеспечивает большую точность отклика в задачах, требующих обширного контекстного понимания, таких как сложные запросы программирования, математическое решение проблем и подробные аналитические рассуждения.

Модель может быть развернута с помощью библиотеки Transformers Transformers, которая позволяет разработчикам настраивать реализации для различных задач. Благодаря гибкой интеграции API, DeepHermes 3 может использоваться в корпоративных системах, приложениях чат -ботов и исследованиях, где должны обрабатывать структурированные и неструктурированные запросы. Кроме того, модель имеет улучшенную функцию, которая облегчает функцию, которая облегчает эффективную обработку структурированных выходов JSON. Эта функция делает его идеальным для структурированных приложений для извлечения данных, таких как автоматизированная финансовая отчетность, автоматизация обслуживания клиентов и системы принятия решений в реальном времени.

В заключение, эта версия объединяет механизмы интуитивных ответов традиционных, человеческих реакций и расширенной цепочки когнитивных мышлений, тем самым повышая точность ответа и общую эффективность модели. С достижениями в области автономной функциональности, ролевой игры, многократного диалога и функционального вызова, DeepHermes 3 согласуется с общей тягой серии по управлению и судоходным управлением пользователя. Несмотря на то, что он представлен как ранняя версия с элементарными возможностями рассуждения, он имеет обещание в задачах, которые получают от объективных рассуждений. Пользователи могут активировать свой режим глубокого мышления, используя специальную систему подсказки, которая заставляет модель участвовать в обширных рассуждениях перед ответом.

Проверить Модель на Huggingface. Весь кредит на это исследование направлено на исследователей этого проекта. Кроме того, не стесняйтесь следить за нами Twitter И не забудьте присоединиться к нашему 75K+ ML SubredditПолем

🚨 Рекомендуемая платформа для ИИ с открытым исходным кодом: «Intellagent-это многоагентная среда с открытым исходным кодом для оценки сложной разговорной системы ИИ‘ _{(Продвигается)}