VN

Hermes 4 vừa chứng minh rằng AI mã nguồn mở có thể đánh bại OpenAI.

#Công cụ AI
2025-09-03 00:4112 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Video này đề cập đến sự ra mắt của Hermes 4, một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở tiên tiến với 405 tỷ tham số, nổi bật trong khả năng lý luận, đạt điểm số trên 96% trong các bài kiểm tra. Ngoài ra, nó còn đề cập đến mô hình ngôn ngữ hồi quy của Google (RLM), nhằm dự đoán hành vi của các hệ thống phức tạp với độ chính xác đáng kinh ngạc, sử dụng văn bản có cấu trúc thay vì các phương pháp truyền thống. Sự tương phản giữa các phương pháp đổi mới của Hermes 4 và các mô hình truyền thống được nhấn mạnh, cho thấy khả năng của Hermes 4 trong việc cung cấp lý luận linh hoạt, sâu sắc hơn trong khi vẫn duy trì ngữ cảnh và đảm bảo an toàn. Hiệu suất của RLM vượt trội so với các mô hình hồi quy cũ, cho thấy khả năng thích ứng và hiệu quả của nó trong việc xử lý các định dạng dữ liệu phức tạp. Cuối cùng, video nhấn mạnh tiềm năng của những bước đột phá này trong việc cải thiện tính hữu ích của AI trên nhiều lĩnh vực khác nhau và lợi ích của các nền tảng như Magi giúp đơn giản hóa việc sử dụng AI, làm cho các mô hình tiên tiến dễ tiếp cận hơn.

Thông tin quan trọng

  • Hermes 4 là một mô hình AI mạnh mẽ với 405 tỷ tham số, nổi bật trong các bài kiểm tra lý luận với điểm số trên 96%.
  • Google đã giới thiệu một khung Mô hình Ngôn ngữ Hồi quy (RLM) mới được thiết kế để dự đoán hành vi của hệ thống phức tạp với độ chính xác cao.
  • RLM đại diện cho một sự chuyển mình quan trọng trong trí tuệ nhân tạo bằng cách cho phép dự đoán và xử lý dữ liệu trong các định dạng văn bản có cấu trúc, nâng cao tốc độ và khả năng thích ứng.
  • Hermes 4 có một phương pháp lý luận hỗn hợp, phản hồi trực tiếp các câu hỏi đơn giản và tham gia vào lý luận chi tiết cho những câu hỏi phức tạp.
  • Các mô hình được thiết kế để cung cấp các biện pháp độ tin cậy bên cạnh các dự đoán, làm cho chúng hiệu quả hơn cho các mô phỏng và bản sao kỹ thuật số.
  • Magi là một nền tảng tổng hợp nhiều mô hình AI, cho phép người dùng tương tác với nhiều công cụ trong một không gian làm việc duy nhất, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc.
  • Giá cả cho Magi cung cấp các kế hoạch hợp lý, giúp cho nó trở nên dễ tiếp cận đối với người dùng cá nhân và nhóm.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

I'm sorry, but I need a bit more information to help you. "Hermes 4" could refer to various topics such as a product, a project, or something else entirely. Could you please provide more context or specify what you would like to know about "Hermes 4"? Thank you!

Hermes 4 là một mô hình AI với 405 tỷ tham số, nổi bật trong việc suy luận và thể hiện đầy đủ chuỗi tư duy của nó, đạt điểm trên 96% trong các bài kiểm tra suy luận. Nó có sẵn trong nhiều phiên bản, bao gồm một phiên bản với 14 tỷ tham số và một phiên bản khác với 70 tỷ tham số, tất cả đều được xây dựng trên Meta Lama 3.1. Mô hình tích hợp các kỹ thuật đổi mới sau đào tạo, chứng minh hiệu quả của các phát triển mã nguồn mở.

Lý luận lai

Hermes 4 thể hiện khả năng suy luận kết hợp độc đáo, cho phép nó chuyển đổi giữa các câu trả lời trực tiếp và các quá trình suy luận chi tiết khi cần thiết. Điều này tạo ra sự cân bằng giữa tính đơn giản cho các câu hỏi đơn giản, đồng thời cung cấp những giải thích mở rộng cho những câu hỏi phức tạp hơn.

Dữ liệu Forge

Data Forge là một hệ thống đổi mới được sử dụng trong việc phát triển Hermes 4, hệ thống này tạo ra tài liệu đào tạo tổng hợp thay vì sử dụng dữ liệu internet hỗn độn truyền thống. Nó sử dụng một cấu trúc đồ thị phức tạp để định hình lại dữ liệu, đẩy ranh giới của cách dữ liệu đào tạo được tạo ra.

Google RLM

Khung Mô Hình Ngôn Ngữ Hồi Quy (RLM) của Google nhằm mục tiêu cải thiện dự đoán cho các hệ thống lớn bằng cách định hình lại các quy trình hồi quy dưới dạng văn bản thành văn bản. Cách tiếp cận mới này đơn giản hóa việc dự đoán hành vi của các hệ thống phức tạp mà không cần phải thực hiện kỹ thuật đặc trưng sâu rộng, làm cho hệ thống trở nên linh hoạt và hiệu quả.

Nền tảng tích hợp AI

Magi là một nền tảng toàn diện cho phép người dùng truy cập hơn 50 mô hình AI hàng đầu, bao gồm GPT-5 và Claude Pro, trong một không gian làm việc duy nhất. Nó đơn giản hóa quy trình làm việc bằng cách cho phép người dùng chuyển đổi giữa các mô hình giữa cuộc trò chuyện mà không mất đi bối cảnh, mang lại lợi ích cho các chuyên gia sáng tạo nội dung và tiếp thị.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Hermes 4 là gì?

Hermes 4 là một mô hình AI mới với 405 tỷ tham số có thể thể hiện một chuỗi tư duy đầy đủ và đạt điểm kiểm tra suy luận trên 96%.

Có bao nhiêu phiên bản của Hermes 4?

Hermes 4 có ba phiên bản: phiên bản 14 tỷ tham số, phiên bản 70 tỷ tham số và phiên bản đầy đủ với 405 tỷ tham số.

Hermes 4 đã đạt được những tiến bộ gì trong các bài kiểm tra lý luận?

Hermes 4 đã vượt qua 4 bài kiểm tra lý luận với điểm số trên 96%.

Những đột phá nào được đề cập liên quan đến Hermes 4?

Có hai đột phá đáng kể: việc ra mắt Hermes 4 và sự giới thiệu của Google về một hệ thống mô hình ngôn ngữ hồi quy.

Những kỹ thuật nào đã được sử dụng để phát triển Hermes 4 mà không cần các tập dữ liệu bí mật?

Hermes 4 dựa vào các kỹ thuật thông minh được áp dụng sau khi huấn luyện cơ sở thay vì sử dụng các tập dữ liệu bí mật hoặc các quy trình khép kín.

Thuật ngữ 'lập luận lai' đề cập đến điều gì trong bối cảnh của Hermes 4?

Lập luận lai có nghĩa là Hermes 4 có thể cung cấp câu trả lời trực tiếp cho các câu hỏi đơn giản và chuyển sang chế độ lập luận cho các truy vấn phức tạp hơn, phác thảo đầy đủ logic của nó từng bước một.

Hệ thống đổi mới nào là nền tảng cho khả năng lý luận của Hermes 4?

Khả năng lý luận của Hermes 4 được hỗ trợ bởi một hệ thống gọi là DataForge, hệ thống này tạo ra tài liệu đào tạo tổng hợp.

Hermes 4 was trained using a diverse range of data sources, incorporating text from books, articles, websites, and other written materials. Hermes 4 đã được đào tạo bằng cách sử dụng một loạt các nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm văn bản từ sách, bài viết, trang web và các tài liệu viết khác. The training process involved machine learning techniques, specifically deep learning models.Quá trình đào tạo liên quan đến các kỹ thuật học máy, cụ thể là các mô hình học sâu.These models were fed vast amounts of data to learn patterns, language structures, and contextual information.Các mô hình này được cung cấp một lượng dữ liệu lớn để học các mẫu, cấu trúc ngôn ngữ và thông tin ngữ cảnh.By utilizing this information, Hermes 4 can generate coherent and contextually relevant responses.Bằng cách sử dụng thông tin này, Hermes 4 có thể tạo ra các phản hồi mạch lạc và liên quan đến ngữ cảnh. Ongoing evaluations and updates are part of the training process to improve accuracy and relevance.Việc đánh giá và cập nhật liên tục là một phần trong quá trình đào tạo để cải thiện độ chính xác và tính liên quan. Finally, the model was fine-tuned for specific tasks or applications to enhance its performance.Cuối cùng, mô hình đã được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ hoặc ứng dụng cụ thể để nâng cao hiệu suất của nó.

Hermes 4 đã được huấn luyện trên 5 triệu mẫu với tổng cộng 19 tỷ token, với các ví dụ lớn để nâng cao khả năng lý luận dài.

Atropos là gì liên quan đến Hermes 4?

Atropos là một môi trường học tăng cường mã nguồn mở được Noose Research sử dụng để cải thiện chất lượng của Hermes 4.

Hệ thống RLM của Google là gì?

Khung mô hình ngôn ngữ hồi quy (RLM) nhằm giải quyết những thách thức trong việc dự đoán cách mà các hệ thống phức tạp hoạt động, cung cấp một phương pháp hiệu quả và linh hoạt hơn so với các phương pháp truyền thống.

RLM, or Robust Linear Models, improves upon traditional regression methods by providing a more reliable analysis in the presence of outliers or violations of assumptions. RLM, hay Mô hình Tuyến tính Bền vững, cải thiện các phương pháp hồi quy truyền thống bằng cách cung cấp một phân tích đáng tin cậy hơn khi có sự hiện diện của các điểm ngoại lai hoặc vi phạm các giả định. Unlike traditional regression methods that can be heavily influenced by outliers, RLM uses different techniques to reduce their impact. Khác với các phương pháp hồi quy truyền thống có thể bị ảnh hưởng nặng nề bởi các điểm ngoại lai, RLM sử dụng các kỹ thuật khác nhau để giảm thiểu tác động của chúng. For example, RLM employs weightings for data points, allowing the model to focus more on the majority of observations while minimizing the influence of outliers. Ví dụ, RLM sử dụng trọng số cho các điểm dữ liệu, cho phép mô hình tập trung nhiều hơn vào phần lớn các quan sát trong khi giảm thiểu ảnh hưởng của các điểm ngoại lai. This approach enables RLM to provide a better fit for the data, leading to more accurate predictions and interpretations. Cách tiếp cận này cho phép RLM cung cấp một sự phù hợp tốt hơn cho dữ liệu, dẫn đến các dự đoán và giải thích chính xác hơn. Additionally, RLM can handle situations where the residuals are not normally distributed, a common assumption in traditional regression models. Hơn nữa, RLM có thể xử lý các tình huống mà phần dư không phân phối bình thường, một giả định phổ biến trong các mô hình hồi quy truyền thống. By addressing these issues, RLM is particularly useful in fields such as finance, environmental studies, and any area where data may not adhere to traditional assumptions. Bằng cách giải quyết các vấn đề này, RLM đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như tài chính, nghiên cứu môi trường, và bất kỳ lĩnh vực nào mà dữ liệu có thể không tuân theo các giả định truyền thống. In summary, RLM enhances traditional regression by offering a more robust solution to data analysis, making it a valuable tool for researchers and practitioners alike. Tóm lại, RLM nâng cao hồi quy truyền thống bằng cách cung cấp một giải pháp bền vững hơn cho phân tích dữ liệu, khiến nó trở thành một công cụ quý giá cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia.

RLM cho phép dự đoán bằng cách sử dụng văn bản có cấu trúc thay vì yêu cầu làm phẳng dữ liệu thành các bảng và nó có thể nhanh chóng thích nghi với các nhiệm vụ mới với số lượng ví dụ tối thiểu.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: