Hermes 2

Hermes 2 est une gamme de fine-tunes à poids ouverts de Nous Research, un groupe de recherche en IA indépendant connu pour prendre de bons modèles de base et les réentraîner sur des données d’instructions et de conversation choisies, plutôt que de construire des modèles de fondation depuis zéro. La gamme comprend des versions construites sur Mistral 7B, Mixtral 8x7B, et une variante de 34 milliards de paramètres basée sur Yi-34B. La plus grande hérite d’une fenêtre de contexte de 4 096 tokens de son modèle de base. Nous a entraîné Hermes 2 sur un grand ensemble de conversations synthétiques et choisies par des humains, visant un comportement d’assistant général, l’appel de fonctions, et moins de refus que des chatbots commerciaux plus filtrés. Les modèles sortent sous Apache 2.0 et se distribuent via Hugging Face, où ils sont devenus courants dans la communauté LLM open source pour un déploiement en local, via des outils comme llama.cpp et Ollama. Hermes 2 précède la gamme Hermes 3 de Nous Research, qui a étendu le même fine-tuning à des modèles de base plus grands et plus capables, comme Llama 3.1.