تقديم Openhermes 2.5: فهم قوة رسول الآلهة

مقدمة

مرحبًا بكم في استكشافنا لـ OpenHermes 2.5، مجموعة بيانات رائدة طورتها Teknium. تتعمق هذه المدونة في الميزات والتطبيقات والتطورات لهذا الامتداد النموذجي المتطور.

ما هو Openhermes 2.5؟

الخلفية الأساسية لـ Openhermes 2.5

طورته Teknium، يُعد Openhermes 2.5 امتدادًا وتحسينًا لمجموعة بيانات Open Hermes 1. يتميز بحجم أكبر بكثير، وتنوع أكبر، وجودة أعلى، مع تجميع لأكثر من مليون نموذج تعليمات ومحادثة تم إنشاؤها بشكل اصطناعي.

الميزات الرئيسية لـ Openhermes 2.5

• هو تجميع لمجموعات بيانات مفتوحة المصدر متنوعة ومجموعات بيانات اصطناعية مخصصة.
• تم دمج مجموعة البيانات مع Lilac، وهي منصة لتنظيم البيانات واستكشافها، وهي متاحة على HuggingFace للاستكشاف والتنظيم والبحث عن التضمين النصي.
• يتضمن Openhermes 2.5 مساهمات من مصادر متعددة، مثل Airoboros 2.2، ومجموعات بيانات خبراء المجال من CamelAI، وChatBot Arena، وCollective Cognition، وغيرها، حيث تقدم كل منها مجموعة فريدة من البيانات تُثري مجموعة البيانات الإجمالية.
• يتبع هيكل Openhermes 2.5 تنسيق sharegpt، وهو عبارة عن قائمة من القواميس. يتضمن كل إدخال قائمة “conversations” تحتوي على قواميس لكل دورة، تشير إلى الدور (مثل “system” أو “human” أو “gpt”) وقيمة النص للمحادثة.

مصادر بيانات OpenHermes 2.5

يدمج OpenHermes 2.5 بيانات من مجموعة واسعة من المصادر، يساهم كل منها في شمولية مجموعة البيانات وفائدتها في تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). تشمل بعض المصادر البارزة:

• Airoboros 2.2: مجموعة بيانات من Jon Durbin.
• مجموعات بيانات خبراء المجال من CamelAI: تغطي الفيزياء والرياضيات والكيمياء والبيولوجيا.
• ChatBot Arena: مجموعة بيانات خاصة بـ GPT-4.
• Collective Cognition: مجموعة بيانات من Teknium.
• Glaive Code Assistant: مجموعة بيانات تهدف إلى تحسين مهارات البرمجة.
• GPTeacher: مجموعة من مجموعات البيانات المعيارية لتدريب نماذج اللغة الكبيرة.
• SlimOrca 550K: مجموعة بيانات تساهم في جهود إعادة إنتاج Orca.

ما هو OpenHermes-2.5-Mistral-7B؟

الشرح

• استمرار لـ OpenHermes 2: OpenHermes 2.5 Mistral 7B هو نموذج Mistral مُضبط بدقة (fine-tune) فائق التطور. يعتمد على نموذج OpenHermes 2 السابق، مما يشير إلى تقدم في تطويره وقدراته.
• التدريب على مجموعات بيانات البرمجة: جزء كبير من بيانات التدريب (ما يقدر بـ 7-14% من إجمالي مجموعة البيانات) يتكون من تعليمات برمجية. كان لهذا التدريب على البرمجة تأثير إيجابي على أداء النموذج.
• بيانات التدريب: تم تدريب OpenHermes 2.5 على مليون إدخال، تم إنشاؤها بشكل أساسي بواسطة GPT-4، إلى جانب بيانات عالية الجودة أخرى من مجموعات بيانات مفتوحة متنوعة في مشهد الذكاء الاصطناعي. تساهم بيانات التدريب المتنوعة هذه على الأرجح في قدرات النموذج الواسعة.
• تصفية البيانات وتحويل التنسيق: تم تطبيق تصفية مكثفة على مجموعات البيانات العامة المستخدمة للتدريب. تم تحويل جميع تنسيقات البيانات إلى ShareGPT، ثم تم تحويلها بشكل إضافي بواسطة axolotl لاستخدام ChatML. تضمن عملية التوحيد والتحويل هذه الاتساق في بيانات التدريب وقد تساهم في تحسين أداء النموذج.

أداءات OpenHermes-2.5-Mistral-7B في المعايير (Benchmark)

• TruthfulQA و AGIEval ومجموعة GPT4All: شهد النموذج زيادة في الأداء على هذه المعايير غير البرمجية، مما يشير إلى أن التدريب على مجموعات بيانات البرمجة قد تعمم بشكل جيد على مجالات أخرى.
• BigBench: من المثير للاهتمام، أنه بينما انخفضت درجة النموذج في معيار BigBench، فإن الكسب الصافي الإجمالي في الأداء عبر المعايير الأخرى لا يزال كبيرًا، مما يشير إلى تحسن في قدرات النموذج.

• تحسين درجة Humaneval: تحسن أداء النموذج في معيار humaneval، الذي يقيس قدرة النموذج على إجراء تقييمات شبيهة بالبشر، من 43% عند المرور 1 مع Open Hermes 2 إلى 50.7% عند المرور 1 مع OpenHermes 2.5. هذه زيادة كبيرة وتعكس قدرة النموذج المحسنة على توليد استجابات أكثر شبهاً بالبشر.

ما هي التطبيقات العملية لـ OpenHermes-2.5-Mistral-7B في الصناعة؟

باعتباركم مطورين، فأنتم في طليعة الابتكار، تبحثون باستمرار عن أدوات يمكنها تعزيز الإنتاجية وخلق تجارب مستخدم جذابة. يفتح OpenHermes 2.5 Mistral 7B، بقدراته المتقدمة، مجالًا من الاحتمالات عبر مجالات متنوعة. دعنا نستكشف بعض التطبيقات العملية التي يمكن أن تستفيد من هذا النموذج المتطور.

الدردشة المصاحبة بالذكاء الاصطناعي

تفاعل مستخدم محسّن: كفاءة OpenHermes 2.5 Mistral 7B في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها تجعله مرشحًا مثاليًا لتطوير الدردشات المصاحبة بالذكاء الاصطناعي. سواء كان ذلك لروبوتات خدمة العملاء، أو المساعدين الافتراضيين، أو الشخصيات التفاعلية في الألعاب، يمكن لهذا النموذج توفير محادثات أكثر دقة وشبهًا بالإنسان.

التخصيص: من خلال الاستفادة من قدرة النموذج على فهم السياق وتوليد ردود ذات صلة، يمكن للمطورين إنشاء تجارب دردشة مخصصة تتكيف مع تفضيلات واحتياجات المستخدم الفردية.

دعم متعدد اللغات: من خلال التدريب والتكيف الإضافيين، يمكن توسيع OpenHermes 2.5 Mistral 7B لدعم لغات متعددة، مما يفتح أسواقًا عالمية لتطبيقات المصاحبة بالذكاء الاصطناعي.

توليد الروايات بالذكاء الاصطناعي

الكتابة الإبداعية: قوة النموذج في توليد نصوص شبيهة بالإنسان تجعله أداة قوية لتوليد الروايات بالذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين استخدام هذه القدرة لإنشاء قصص وشخصيات وحوارات فريدة للكتب أو النصوص أو السرد التفاعلي.

إنشاء المحتوى التلقائي: لمنشئي المحتوى والمسوقين الرقميين، يمكن لـ OpenHermes 2.5 Mistral 7B أتمتة إنشاء منشورات مدونة جذابة أو مقالات أو محتوى وسائل التواصل الاجتماعي، مما يوفر الوقت والموارد مع الحفاظ على مستوى عالٍ من الجودة.

السرد التفاعلي: في صناعة الألعاب، يمكن أن يكون هذا النموذج العمود الفقري لتجارب السرد التفاعلي حيث يتكيف السرد في الوقت الفعلي مع خيارات اللاعب، مما يخلق بيئة غامرة عميقة.

التلخيص بالذكاء الاصطناعي

معالجة معلومات فعالة: قدرات التلخيص لـ OpenHermes 2.5 Mistral 7B لا تقدر بثمن لمعالجة كميات كبيرة من النصوص واستخراج النقاط الرئيسية. يمكن تطبيق ذلك على تجميع الأخبار أو البحث أو ذكاء الأعمال لتقديم ملخصات موجزة للوثائق الطويلة.

تحليل البيانات: في مجال تحليل البيانات وإعداد التقارير، يمكن لهذا النموذج تجميع الرؤى من مجموعات البيانات المعقدة وتقديمها بتنسيق سهل الهضم، مما يساعد في عمليات اتخاذ القرار.

الأدوات التعليمية: للتطبيقات التعليمية، يمكن أن يساعد التلخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي الطلاب والباحثين من خلال تقديم ملخصات للأوراق الأكاديمية أو الكتب أو ملاحظات المحاضرات، مما يسهل التعلم الأسرع والأكثر فعالية.

كمطورين، من المحتمل أن تكونوا مهتمين بكيفية دمج OpenHermes 2.5 Mistral 7B في مشاريعكم. يقدم لك القسم التالي طريقتين للوصول إلى OpenHermes 2.5 Mistral 7B.

كيف يمكن الوصول إلى OpenHermes-2.5-Mistral-7B؟

كيفية تنزيل واستخدام هذا النموذج في text-generation-webui؟

1. التحديث إلى أحدث إصدار: تأكد من أنك تستخدم أحدث إصدار من text-generation-webui.
2. استخدام مثبتات بنقرة واحدة: يُوصى بشدة باستخدام مثبتات بنقرة واحدة لـ text-generation-webui إلا إذا كنت واثقًا من إجراء التثبيت اليدوي.
3. الانتقال إلى علامة تبويب النموذج (Model): انقر على علامة التبويب “Model” داخل الواجهة.
4. إدخال تفاصيل النموذج: في قسم تنزيل نموذج مخصص أو LoRA، اكتب TheBloke/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GPTQ. إذا كنت ترغب في التنزيل من فرع معين، على سبيل المثال، TheBloke/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GPTQ:gptq-4bit-32g-actorder_True، راجع قائمة الفروع المقدمة أعلاه لكل خيار.
5. بدء التنزيل: انقر على زر “Download” لبدء عملية تنزيل النموذج. بمجرد اكتمالها، سترى الحالة تتغير إلى “Done”.
6. تحديث قائمة النماذج: انقر على أيقونة التحديث في أعلى اليسار لتحديث قائمة النماذج المتاحة.
7. اختيار النموذج الذي تم تنزيله: من القائمة المنسدلة للنماذج (Model)، اختر النموذج الذي قمت بتنزيله للتو: OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GPTQ.
8. تحميل النموذج: سيتم تحميل النموذج تلقائيًا وسيكون جاهزًا للاستخدام.
9. الإعدادات المخصصة (إذا لزم الأمر): إذا كان لديك أي إعدادات مخصصة لتطبيقها، فقم بتكوينها ثم انقر على “Save settings for this model”، متبوعًا بـ “Reload the Model” في الزاوية اليمنى العليا.
10. ملاحظة حول معلمات GPTQ: لم تعد بحاجة إلى تعيين معلمات GPTQ يدويًا. أصبحت الآن مهيأة تلقائيًا من ملف quantize_config.json.
11. بدء توليد النص: بمجرد إعداد كل شيء، انقر على علامة التبويب “Text Generation”، أدخل المطالبة (prompt) الخاصة بك، وابدأ في توليد النص!

يمكنك العثور على جميع الملفات المطلوبة من TheBloke على HuggingFace. باتباع هذه الخطوات، يمكنك بسهولة تنزيل واستخدام نموذج OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GPTQ داخل text-generation-webui.

كيفية استخدام OpenHermes-2.5-Mistral-7B على Novita AI؟

إذا وجدت أن تنزيل واستخدام OpenHermes-2.5-Mistral-7B في text-generation-webui أمر مزعج، يمكنك الوصول إليه من خلال تطبيق واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ Novita AI LLM، والتي تم تجهيزها بـ OpenHermes-2.5-Mistral-7B ونماذج قوية حديثة أخرى مثل Llama 3 8B instruct و Llama 3 70B instruct و MythoMax-L2–13B:

في غضون بضعة أسطر من الكود فقط، يمكنك إجراء استدعاء API والاستفادة من قوة OpenHermes-2.5-Mistral-7B والنماذج القوية الأخرى:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Get the Novita AI API Key by referring: https://novita.ai/get-started/Quick_Start.html#_3-create-an-api-key
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "teknium/openhermes-2.5-mistral-7b"
completion_res = client.completions.create(
    model=model,
    prompt="A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant".
    stream = True, # or False
    max_tokens = 512,
)

الخاتمة

في الختام، يبرز OpenHermes 2.5 كتقدم محوري في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، حيث يمزج بين تنظيم البيانات الشامل وتدريب النماذج المتطورة. من بدايته بواسطة Teknium إلى تكامله مع منصات مثل Lilac وتوفره على HuggingFace، تجسد مجموعة البيانات هذه قفزة إلى الأمام في معالجة اللغة الطبيعية.

خلال هذه المدونة، استكشفنا التطبيقات المتعددة الأوجه لـ OpenHermes 2.5. سواء كان ذلك من خلال تعزيز تفاعلات المستخدم عبر الدردشات المصاحبة بالذكاء الاصطناعي، أو تعزيز الإبداع في توليد الروايات بالذكاء الاصطناعي، أو تمكين تلخيص البيانات بكفاءة، فإن هذا النموذج يمكّن المطورين من الابتكار عبر مجالات متنوعة.

Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تطلق العنان لطموحاتك في الذكاء الاصطناعي. باستخدام واجهات برمجة تطبيقات متكاملة بسلاسة، وحوسبة بدون خادم، وتسريع GPU، نوفر لك الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها لبناء وتوسيع نطاق أعمالك المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. تخلص من متاعب البنية التحتية وابدأ مجانًا — Novita AI تجعل أحلامك في الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة.