【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， 亿配芯城 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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