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Pesquisa Nous
Nous Research é um laboratório de IA voltado para a comunidade, conhecido por ajustar modelos abertos populares em assistentes altamente capazes e menos restritos e por promover treinamento descentralizado.
Nesta página2 minutos de leitura
Visão geral
Ele mostra como uma equipe pequena e uma comunidade de código aberto podem competir na qualidade do modelo sem possuir uma infraestrutura enorme.
Mergulho profundo
A Nous Research ganhou destaque ao pegar modelos de base aberta, especialmente a família Llama e Mistral de Meta, e ajustá-los nas amplamente utilizadas séries Hermes e Capivara. Seus modelos OpenHermes e Nous Hermes se tornaram alguns dos ajustes mais baixados no Hugging Face, valorizados pelo forte seguimento de instruções e pela ênfase na dirigibilidade em vez do comportamento de recusa pesada. Além do ajuste fino, Nous abordou um problema difícil: treinamento distribuído. Sua pesquisa DisTrO e o otimizador DeMo visam reduzir a largura de banda de comunicação necessária entre GPUs, e a rede Psyche explora o treinamento de grandes modelos em hardware conectado à Internet geograficamente disperso. Eles também experimentaram modelos focados no uso de ferramentas e no raciocínio, posicionando-se na fronteira da IA aberta e descentralizada.
Impacto Estratégico
Estratégia do fornecedor
Os roteiros dos fornecedores influenciam quais recursos sua equipe pode construir a seguir.
Custo e orçamento
Os termos comerciais e as opções de implantação afetam os custos e riscos a longo prazo.
Risco e segurança
Os incentivos da empresa moldam os padrões de produto, a postura de segurança e a abertura.
O futuro da pesquisa Nous
A Nous aposta que o futuro da IA aberta será descentralizado, onde a computação será agrupada entre muitos contribuidores independentes, em vez de concentrada em alguns clusters de hiperescala. Se os seus métodos de formação em baixa largura de banda forem ampliados, as comunidades poderão treinar colectivamente modelos de classe fronteiriça. Espere lançamentos contínuos de assistentes abertos capazes, investimentos mais profundos na rede distribuída Psyche e modelos orientados ao raciocínio. Seu trabalho poderia reduzir significativamente a barreira ao treinamento de grandes modelos fora das grandes tecnologias.
Implementação no mundo real
Os desenvolvedores executam modelos Nous Hermes e OpenHermes localmente para assistentes de bate-papo privados e orientáveis, sem custos de API.
Os pesquisadores citam os métodos DisTrO e DeMo da Nous ao explorar o treinamento de modelos distribuídos com eficiência de largura de banda.
Hobbyists e pequenas empresas ajustam os conjuntos de dados lançados pela Nous para construir assistentes específicos de domínio.
A rede Psyche é usada para experimentar modelos de treinamento em GPUs voluntárias distribuídas geograficamente.
Riscos e guarda-corpos
Os anúncios de lançamento podem superar a estabilidade em fluxos de trabalho de produção reais.
Os preços das APIs ou as mudanças nas políticas podem quebrar suposições da noite para o dia.
A dependência de um único fornecedor aumenta os custos de aprisionamento e migração.
Roteiro de implementação
Avalie os provedores usando suas próprias tarefas e conjuntos de dados.
Revise os termos legais, de privacidade e segurança antes da integração.
Mantenha um plano alternativo entre modelos ou fornecedores.
Monitore as notas de lançamento para que as mudanças no roteiro não surpreendam as equipes.
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Perguntas frequentes
O que é Pesquisa Nous?
Nous Research é um laboratório de IA voltado para a comunidade, conhecido por ajustar modelos abertos populares em assistentes altamente capazes e menos restritos e por promover treinamento descentralizado. Ele mostra como uma equipe pequena e uma comunidade de código aberto podem competir na qualidade do modelo sem possuir uma infraestrutura enorme.
Pelo que a Nous Research é mais conhecida em sua ascensão inicial à proeminência?
Nous ganhou reconhecimento ao ajustar modelos abertos como Llama e Mistral na popular família Hermes.
Quais modelos básicos são mais comumente ajustados pelo Nous?
As séries Hermes e Capivara da Nous são construídas em modelos de base aberta, especialmente Llama e Mistral.
Que problema os projetos DisTrO e DeMo da Nous abordam?
O DisTrO e o otimizador DeMo visam reduzir a largura de banda entre GPUs normalmente necessária, permitindo o treinamento em links comuns de Internet.
O que é a rede Psique?
Psyche é a rede de treinamento descentralizada da Nous que explora como agrupar GPUs dispersas para treinar grandes modelos.
Que técnica a Nous normalmente usa para alinhar seus modelos ajustados?
Nous aplica ajuste fino supervisionado e otimização de preferências sobre pesos de base abertos usando conjuntos de dados selecionados.
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