Nous Research推出基于 Llama 3.1的大语言模型Hermes 3，它专门针对接受指令和工具使用进行了优化，具备强大的推理和创造能力。Hermes 3模型以其中立的立场和高度的可控性脱颖而出，能够精确地响应用户的指令性陈述。例如，你有一个智能助手，它可以阅读你的指令，比如“列出旧金山值得一游的有趣地点”，或者“概述证明哥德巴赫猜想的方法”，然后给出回答。Hermes 3就是这样一个助手，但它做得更多，它能够以多种语言和风格回应，甚至能在角色扮演和创意写作中保持一致性。
- 模型地址：https://huggingface.co/collections/NousResearch/hermes-3-66bd6c01399b14b08fe335ea
主要功能：
- 遵循指令：Hermes 3能够响应用户的指令性陈述。
- 工具使用：模型可以请求执行外部计算或数据检索，并将结果整合到生成的文本中。
- 推理和创造：在推理任务和创造性应用中表现出色，如角色扮演和创意写作。
主要特点：
- 中立对齐：与可能基于道德理由拒绝指令的封闭模型不同，Hermes 3没有内在的偏见，它遵循系统提示和指令提示。
- 多领域性能：在多个公共基准测试中，Hermes 3表现出了开放权重模型中的最先进性能。
- 高级功能：包括使用XML标签进行结构化输出、实现临时存储器进行中间处理、生成内部独白以透明化决策过程等。
工作原理：
- 系统提示：模型根据系统提示设置世界观，并忠实地响应用户请求。
- 工具使用和检索增强生成（RAG）：通过指定和调用工具，模型能够利用外部数据和工具。
- 数据混合：Hermes 3的训练数据包括了从多个来源收集和生成的高质量指令数据。
- 训练过程：包括监督式微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）两个阶段。
具体应用场景：
- 角色扮演游戏：作为游戏角色与玩家进行多轮对话。
- 软件开发：生成复杂、功能性的代码片段，并提供详细的代码解释和文档。
- 教育和研究：在需要解决数学问题或进行科学推理的场景中提供帮助。
- 内容创作：在创意写作和内容生成中提供灵感和结构化输出。
报告还提到了Hermes 3模型的训练细节，包括数据的选择和过滤、训练的优化器设置、学习率调整等，以及模型在不同任务上的性能评估。此外，报告强调了模型的透明度和可控性，以及在构建与人类交互的系统时，将防护措施放在系统层面而非模型本身的重要性。
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