最佳开源模型刷新多项SOTA，首次超越Mixtral Instruct！「开源版GPT-4」家族迎来大爆发
【导读】mixtral 8x7b模型开源后，ai社区再次迎来一大波微调实践。来自nous research应用研究小组团队微调出新一代大模型nous-hermes 2 mixtral 8x7b，在主流基准测试中击败了mixtral instruct。
mixtral 8x7b开源模型的诞生，正如llama一样，为开源社区了带来曙光。
前段时间，mixtral刚刚发布了8x7b模型的论文。在基准测试结果中，其性能达到或超过 llama 2-70b和gpt-3.5。
甚至，mixtral在数学、代码生成和多语言理解任务方面表现亮眼。
最近，一个开源研究小组nous research推出了新一代旗舰大模型nous-hermes 2 mixtral 8x7b。
这是首个通过rlhf训练的模型，并在主流基准测试中超越mixtral instruct，成为最佳开源模型。
此外，nous research团队发布的sft和sft+dpo模型，以及dpo适配器将为用户提供更多选择。
在所有的基准测试中，nous-hermes 2 mixtral 8x7b模型也略不逊色。
目前，这些模型同样在hugging face上开源上线。
最佳开源模型诞生
据介绍，最新模型是在mixtral 8x7b moellm微调训练而来。
具体来说，nous-hermes 2 mixtral 8x7b是在1,000,000个条目进行了训练（主要是gpt-4生成的数据），以及整个ai领域开放数据集等其他高质量数据集。
研究人员同时还发布了sft only版本，以及sft+dpo版本。
模型演示
那么，nous research团队最新的模型能力有多强？
编写可视化数据代码完全是小菜一碟。
它还能写赛博朋克的迷幻诗。
可以执行反向翻译，从输入文本中创建提示信息。
基准测试
与mixtral基础模型相比，mixtral 8x7b上的nous-hermes 2在以下基准测试中取得了全面提升，也是mistralai首次击败旗舰型号mixtral finetune。
在gpt4all中，nous-hermes mixtral 8x7b（sft+dpo）拿下了75.7分，位列榜单第三。
在agieval的排行中，nous-hermes mixtral 8x7b（sft+dpo）拿下了46.05的成绩。
此外，在bigbench reasoning test中，nous-hermes 2 mixtral 8x7b（sft+dpo）霸榜第一。
背后团队
成立于2023年，nous research是一个在大模型领域发布开源研究而闻名的私人应用研究小组。
去年12月，这个研究团队成员曾发布了一款轻量的视觉语言模型——nous hermes 2 vision。
这个模型以希腊神使赫尔墨斯的名字命名。它通过用户上传的图像数据，通过自然语言提供详细的答案。
就在前几天，nous research宣布了一轮520万美元的种子融资，涉及了多位天使投资人。
到目前为止，nous research已经发布了40多个开源模型，包括hermes、yarn、capybara、puffin和obsidian系等系列。
mixtral模型，会将成为开源版gpt-4
继2023年年初llama发布之后，一系列羊驼家族瞬间爆发。年底，mixtral的开源moe发布，更是为开源年做了一个完美的收尾。
有网友表示，mixtral或将有实力将于今年接管gpt-4。
在chatbot arena排行榜上，mixtral成为（继gpt-4、claude和mistral medium之后）唯一能打的开源模型，也是仅有7b参数的最小模型，甚至比谷歌的gemini pro还要好！
而且它是开源的！任何人可以获取该模型，并将其部署到自己的设备，而且可以对其进行微调，可以随心所欲地使用它。
现在，在mixtral-7b上进行微调、部署的模型案例，也是非常的多。
比如，有网友用树莓派在本地跑起了phi-2、mistral和llava等模型。
还有人出了一款app，名为offline chat：private ai，能够在iphone上离线跑mistral 7b模型。
这样一来，模型生成的内容，可以保障安全和隐私。
还有人用直接偏好微调了mistral-7b模型。
具体来说，研究人员将使用一种类似rlhf的技术：直接偏好优化(dpo)对openhermes-2.5进行微调，从而创建neuralhermes-2.5。
为此，他们还引入了一个偏好数据集，描述dpo算法的工作原理，并将其应用到模型中。我们将看到它显著提高了openllm排行榜上基本模型的性能。
有网友进行的海底捞针实验中， mistral-7b-instruct-v0.2在80000 token情况下，召回率下降。
相信未来，mixtral模型会向羊驼家族一样，迎来大爆发。
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甚至，mixtral在数学、代码生成和多语言理解任务方面表现亮眼。
最近，一个开源研究小组nous research推出了新一代旗舰大模型nous-hermes 2 mixtral 8x7b。
这是首个通过rlhf训练的模型，并在主流基准测试中超越mixtral instruct，成为最佳开源模型。
此外，nous research团队发布的sft和sft+dpo模型，以及dpo适配器将为用户提供更多选择。
在所有的基准测试中，nous-hermes 2 mixtral 8x7b模型也略不逊色。
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据介绍，最新模型是在mixtral 8x7b moellm微调训练而来。
具体来说，nous-hermes 2 mixtral 8x7b是在1,000,000个条目进行了训练（主要是gpt-4生成的数据），以及整个ai领域开放数据集等其他高质量数据集。
研究人员同时还发布了sft only版本，以及sft+dpo版本。
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那么，nous research团队最新的模型能力有多强？
编写可视化数据代码完全是小菜一碟。
它还能写赛博朋克的迷幻诗。
可以执行反向翻译，从输入文本中创建提示信息。
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此外，在bigbench reasoning test中，nous-hermes 2 mixtral 8x7b（sft+dpo）霸榜第一。
背后团队
成立于2023年，nous research是一个在大模型领域发布开源研究而闻名的私人应用研究小组。
去年12月，这个研究团队成员曾发布了一款轻量的视觉语言模型——nous hermes 2 vision。
这个模型以希腊神使赫尔墨斯的名字命名。它通过用户上传的图像数据，通过自然语言提供详细的答案。
就在前几天，nous research宣布了一轮520万美元的种子融资，涉及了多位天使投资人。
到目前为止，nous research已经发布了40多个开源模型，包括hermes、yarn、capybara、puffin和obsidian系等系列。
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