Nous Research
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Nous Research est un laboratoire d'IA open source, indépendant et porté par sa communauté, qui entraîne et publie des modèles de langage à poids ouverts, puis fournit l'infrastructure qui les entoure. Il est surtout connu pour la famille de modèles Hermes. Le laboratoire exploite aussi Nous Portal pour l'accès par API et maintient Hermes Agent, un framework d'agents auto-hébergé. Son travail couvre l'architecture des modèles, la synthèse de données, l'affinage et l'entraînement distribué.
À propos de Nous Research
Qu'est-ce que Nous Research
Nous Research est une organisation de recherche centrée sur les modèles de langage open source et sur les outils qui les rendent utilisables. L'équipe entraîne des modèles, publie les poids pour que chacun puisse les télécharger et les exécuter, et développe le logiciel qui accompagne l'entraînement et l'inférence. Le laboratoire a vu le jour en 2023 au sein d'une communauté d'IA open source et siège à Austin, au Texas, où une petite équipe publie les poids des modèles, les méthodes d'entraînement et le logiciel qui va avec, au grand jour plutôt que derrière un paywall.
La mission du laboratoire tourne autour de l'accès sans restriction aux modèles de langage. Cela façonne à la fois ce qu'il publie et la manière dont il parle de son travail. Les poids sont publics, et plusieurs de ses méthodes d'entraînement, dont YaRN, ont été reprises par d'autres laboratoires. Pour qui veut un modèle capable sans être enfermé chez un seul fournisseur, c'est là tout l'attrait. Rien de plus simple.
La principale limite, c'est l'ampleur. Nous Research est une petite équipe. Elle n'égale ni le fini ni les garanties de support d'un grand fournisseur commercial, et l'API a fonctionné avec un accès sur liste d'attente lors de pics de charge, si bien que vous êtes censé lire la documentation et résoudre les problèmes vous-même plutôt que compter sur des gestionnaires de compte.
Premiers pas
- Rendez-vous sur le site officiel nousresearch.com pour consulter les modèles actuels et les notes de recherche.
- Téléchargez les modèles à poids ouverts depuis le dépôt Hugging Face si vous voulez les exécuter en local ou les affiner.
- Connectez-vous à Nous Portal si vous préférez appeler les modèles via une API plutôt que de les héberger vous-même.
- Créez une clé d'API depuis le tableau de bord du portail et pointez votre client compatible OpenAI vers le point de terminaison.
- Pour les flux de travail avec agents, installez Hermes Agent et reliez-le à un modèle hébergé ou à votre propre configuration d'inférence.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Nous Research.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs
- Chercheurs
- Équipes attachées à la confidentialité
Tâches
- Affinage sur des données personnalisées
- Créer des fonctions de chat ou de raisonnement
- Faire tourner un agent autonome
Cas d'usage
- Prototyper un produit d'IA sans gros budget d'API
- Ajouter un modèle de secours quand une API commerciale est limitée ou indisponible.
- Étudier le comportement d'un modèle ouvert
Fonctionnalités clés
Publications de modèles à poids ouverts
La famille Hermes est diffusée sous forme de poids téléchargeables, pas seulement comme un point de terminaison hébergé. Vous pouvez donc exécuter les modèles sur votre propre matériel, les affiner ou inspecter leur comportement. Pour les équipes qui doivent garder les données en interne, c'est la différence entre utiliser un modèle et en posséder un. Aucune autorisation requise.
Hermes Agent
Hermes Agent est un framework auto-hébergé qui tourne sur votre propre serveur et avec vos propres outils. Il conserve une mémoire persistante d'une session à l'autre et peut stocker des compétences réutilisables, si bien qu'un flux qui a demandé vingt appels d'outils la première fois se réduit souvent à une poignée une fois que l'agent a déjà vu le problème. Il fonctionne avec de nombreux fournisseurs de modèles, vous n'êtes donc pas lié à un seul fournisseur pour le modèle de base.
API Nous Portal
Nous Portal donne un accès programmatique aux modèles via une interface compatible OpenAI. Vous avez déjà du code écrit pour le client d'OpenAI ? Le changement tient surtout à l'URL de base et à la clé. Cette voie évite la configuration matérielle qu'exige l'auto-hébergement.
Recherche sur l'entraînement distribué
Le laboratoire travaille sur l'entraînement coordonné entre matériels distribués, notamment le Psyche Network et l'optimiseur DisTrO, qui compressent les gradients et se mettent à jour de façon asynchrone afin que de gros travaux d'entraînement tournent sur des machines qui ne sont pas dans un même centre de données. Le gain concret est une moindre surcharge de communication entre les nœuds. Moins de bande passante, plus de portée.
Extension de contexte YaRN
YaRN est une méthode pour étendre la quantité de texte qu'un modèle peut traiter d'un coup. Elle a été beaucoup citée et reprise par d'autres laboratoires, ce qui en dit long sur la façon dont l'approche voyage au-delà de son origine. Pour l'utilisateur, un contexte plus long signifie moins de coupures gênantes quand vous injectez de longs documents, des fichiers de code ou des transcriptions qu'il faudrait sinon découper en morceaux.
Documentation ouverte et reproductibilité
Les notes de recherche, les fiches de modèles et les détails d'entraînement sont publiés à chaque sortie, ce qui permet à des équipes extérieures de vérifier les affirmations, de reproduire les résultats et de reconstruire des configurations sans deviner ce qui s'est passé à huis clos. C'est une posture différente de celle des laboratoires qui ne décrivent les résultats qu'en termes marketing.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Les poids ouverts permettent d'auto-héberger, d'affiner et d'auditer les modèles sans l'autorisation du fournisseur.
- L'API suit le format d'OpenAI, donc le code existant fonctionne souvent avec un petit changement.
- Les modèles se classent régulièrement parmi les sorties ouvertes les plus solides dans les classements publics.
- Une communauté active et des sorties fréquentes gardent les outils à jour.
Inconvénients
- Une petite équipe signifie un support porté par la communauté, vous n'aurez donc pas les délais de réponse d'une entreprise.
- L'auto-hébergement exige du matériel réel et du travail de configuration, ce qui exclut les utilisateurs non techniques.
- L'accès à l'API a parfois été limité par la capacité, la disponibilité n'est donc pas garantie à la demande.
- La documentation suppose une aisance technique et ne prend pas l'utilisateur par la main.
Questions fréquentes
Il est surtout connu pour la famille de modèles Hermes, un ensemble de modèles de langage à poids ouverts publiés pour que chacun puisse les télécharger et les exécuter. Le laboratoire propose aussi une API via Nous Portal et maintient Hermes Agent pour les flux de travail avec agents auto-hébergés.
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