引言
随着人工智能技术的迅猛发展，开源大模型在近几年成为了AI领域的热点。最近，Nous Research公司发布了其基于Mixtral 8x7B开发的新型大模型——Nous Hermes 2，这一模型在多项基准测试中超越了Mixtral 8x7B Instruct，标志着MOE（Mixture of Experts，专家混合模型）技术的新突破。
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MOE模型的技术优势
MOE模型，即“专家混合模型”，是一种将多个不同的模型组合在一起，使它们在处理特定任务时能够相互补充并提高整体性能的方法。这种方法的优势在于它能有效地整合不同模型的专业知识，从而提高处理复杂任务的能力。Nous Hermes 2正是基于此技术构建，通过融合多个“专家”模型，使得整体性能得到显著提升。
Nous Hermes 2的核心特性
Nous Hermes 2是在Mixtral 8x7B的基础上通过进一步微调而成。这个模型通过SFT（Supervised Fine-Tuning，有监督微调）和DPO（Distributed Pseudo Output，分布式伪输出）两种方法得到优化，分别发布了两个版本：Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B SFT和Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO。这两个版本都展示了在多个基准测试中的卓越性能。
Nous Hermes 2的性能评测
Nous Hermes 2在多个评测标准上均展示出了其卓越的性能。在GPT4All、AGI-Eval以及BigBench推理测试中，Nous Hermes 2均取得了高于Mixtral Instruct的成绩。特别是在GPT4All测试中，Nous Hermes 2的平均成绩达到了75.7%，在AGI-Eval的平均成绩为46.05%，而在BigBench的平均成绩为49.7%。
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在GPT4All中，Nous-Hermes Mixtral 8x7B（SFT+DPO）拿下了75.7分，位列榜单第三。
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在AGIEval的排行中，Nous-Hermes Mixtral 8x7B（SFT+DPO）拿下了46.05的成绩。
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此外，在BigBench Reasoning Test中，Nous-Hermes 2 Mixtral 8x7B（SFT+DPO）霸榜第一。
Nous Hermes 2与其他主流模型的比较
Nous Hermes 2与其他主流的大模型如GPT-3.5 Turbo、Claude-2.1、Gemini Pro等相比，在多个方面展现了更为出色的性能。尤其在处理语言理解、推理以及代码编写等任务时，Nous Hermes 2的性能更是领先。
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为数据可视化编写代码
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写赛博朋克迷幻诗
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根据输入文本创建提示
结论
Nous Hermes 2的发布，不仅标志着MOE模型技术的一次重大进步，也展现了开源大模型在人工智能领域的潜力。这一成就的取得，为未来AI技术的发展提供了新的方向，并为广大研究者和开发者提供了更多的可能性。
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