누스 연구
Nous Research는 인기 있는 개방형 모델을 고도로 유능하고 덜 제한적인 보조자로 미세 조정하고 분산형 교육을 추진하는 것으로 알려진 커뮤니티 중심 AI 연구소입니다.
개요
It shows how a small team plus an open-source community can compete on model quality without owning massive infrastructure.
심층 분석
Nous Research는 오픈 베이스 모델, 특히 Meta의 Llama 제품군과 Mistral을 가져와 널리 사용되는 Hermes 및 Capybara 시리즈로 미세 조정함으로써 두각을 나타냈습니다. OpenHermes 및 Nous Hermes 모델은 Hugging Face에서 가장 많이 다운로드된 미세 조정 모델 중 하나가 되었으며, 엄격한 거부 행동보다는 강력한 지시 따르기 및 조종성에 대한 강조로 높이 평가되었습니다. 미세 조정 외에도 Nous는 분산 교육이라는 어려운 문제를 해결했습니다. DisTrO 연구와 DeMo 최적화 프로그램은 GPU 간에 필요한 통신 대역폭을 줄이는 것을 목표로 하며, Psyche 네트워크는 지리적으로 분산되어 있고 인터넷에 연결된 하드웨어 전반에 걸쳐 대규모 모델을 훈련하는 방법을 탐색합니다. 그들은 또한 도구 사용 및 추론 중심 모델을 실험하여 개방형 분산형 AI의 최전선에 자리 잡았습니다.
기술적 통찰력
Nous 모델의 대부분은 처음부터 훈련되지 않습니다. 신중하게 선별된 합성 및 인간 데이터 세트를 사용하여 공개 기본 가중치 위에 감독된 미세 조정 및 선호도 최적화(예: DPO)를 적용합니다. 분산 훈련 작업은 대역폭 병목 현상을 공격합니다. 일반적으로 GPU는 매 단계마다 엄청난 그래디언트 업데이트를 교환해야 합니다. DisTrO/DeMo는 이러한 업데이트를 압축하고 분리하므로 노드는 긴밀하게 결합된 데이터 센터 상호 연결이 필요하지 않고 일반 인터넷 링크를 통해 함께 훈련할 수 있습니다.
전략적 영향
벤더 전략
공급업체 로드맵은 팀이 다음에 구축할 수 있는 기능에 영향을 미칩니다.
비용 및 예산
상업적 조건과 배포 옵션은 장기적인 비용과 위험에 영향을 미칩니다.
위험과 안전
회사 인센티브는 제품 기본값, 안전 태세 및 개방성을 형성합니다.
Nous 연구의 미래
Nous는 개방형 AI의 미래가 분산화되어 컴퓨팅이 소수의 하이퍼스케일 클러스터에 집중되지 않고 여러 독립 기여자 간에 풀링될 것이라고 확신하고 있습니다. 저대역폭 훈련 방법이 확장된다면 커뮤니티는 프론티어급 모델을 집합적으로 훈련할 수 있습니다. 유능한 개방형 어시스턴트의 지속적인 출시, 프시케 분산 네트워크에 대한 더 깊은 투자, 추론 중심 모델을 기대하세요. 그들의 작업은 대형 기술 외부의 대형 모델 교육에 대한 장벽을 의미 있게 낮출 수 있습니다.
실제 구현
개발자는 API 비용 없이 조정 가능한 비공개 채팅 도우미를 위해 Nous Hermes 및 OpenHermes 모델을 로컬에서 실행합니다.
연구원들은 대역폭 효율적인 분산 모델 교육을 탐색할 때 Nous의 DisTrO 및 DeMo 방법을 인용합니다.
애호가와 소규모 회사는 Nous가 출시한 데이터 세트를 미세 조정하여 도메인별 보조자를 구축합니다.
Psyche 네트워크는 지리적으로 분산된 자원 GPU에서 훈련 모델을 실험하는 데 사용됩니다.
위험 및 가드레일
출시 발표는 실제 생산 워크플로의 안정성보다 앞설 수 있습니다.
API 가격 책정이나 정책 변경으로 인해 하룻밤 사이에 가정이 깨질 수 있습니다.
단일 공급업체 종속성은 종속 및 마이그레이션 비용을 증가시킵니다.
구현 로드맵
자체 작업과 데이터 세트를 사용하여 공급자를 평가합니다.
통합하기 전에 개인정보 보호, 보안, 법적 약관을 검토하세요.
모델이나 공급업체 전반에 걸쳐 대체 계획을 유지합니다.
로드맵 변경으로 인해 팀이 놀라지 않도록 릴리스 노트를 모니터링하세요.
계속 탐색하세요
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다음 가이드
Tongyi Lab 및 Qwen Research
자주 묻는 질문
What is Nous Research?
Nous Research는 인기 있는 개방형 모델을 고도로 유능하고 덜 제한적인 보조자로 미세 조정하고 분산형 교육을 추진하는 것으로 알려진 커뮤니티 중심 AI 연구소입니다. 이는 대규모 인프라를 소유하지 않고도 소규모 팀과 오픈 소스 커뮤니티가 모델 품질을 놓고 경쟁할 수 있는 방법을 보여줍니다.
Nous Research가 초기에 주목을 받은 것으로 가장 잘 알려진 것은 무엇입니까?
Nous는 Llama 및 Mistral과 같은 개방형 모델을 인기 있는 Hermes 제품군으로 미세 조정하여 인지도를 얻었습니다.
Nous가 가장 일반적으로 미세 조정된 기본 모델은 무엇입니까?
Nous의 Hermes 및 Capybara 시리즈는 오픈 베이스 모델, 특히 Llama 및 Mistral을 기반으로 제작되었습니다.
Nous의 DisTrO 및 DeMo 프로젝트는 어떤 문제를 해결합니까?
DisTrO와 DeMo 최적화 프로그램은 일반적으로 필요한 GPU 간 대역폭을 줄여 일반 인터넷 링크를 통한 교육을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
프시케 네트워크란 무엇입니까?
Psyche는 대규모 모델을 훈련하기 위해 분산된 GPU를 모으는 방법을 탐구하는 Nous의 분산형 훈련 네트워크입니다.
Nous는 미세 조정된 모델을 정렬하기 위해 일반적으로 어떤 기술을 사용합니까?
Nous는 엄선된 데이터 세트를 사용하여 개방형 기본 가중치 위에 감독된 미세 조정 및 선호도 최적화를 적용합니다.