🌟 Athene-V2: диалоговая и агентная модели от Nexusflow с 72 млрд. параметров.

Nexusflow представила семейство Athene-V2 из двух специализированных моделей: Athene-V2-Chat-72B, оптимизированную для чат-диалогов, и Athene-V2-Agent-72B, предназначенную для работы в качестве агента.

Обе модели построены на базе Qwen 2.5-72B-Instruct. Ключевая особенность Athene-V2 - концепция "границы Парето" в постобработке LLM.

По мере обучения модели с помощью RLHF на качественных данных достигается оптимальный баланс между метриками производительности, формируя "границу Парето". Дальнейшее улучшение отдельных характеристик становится возможным только за счет снижения других показателей.

Athene-V2-Chat-72B демонстрирует конкурентоспособные результаты по сравнению с GPT-4o в бенчмарках, превосходя его в задачах чата (Arena-Hard), завершения кода (bigcode-bench-hard) и математических задачах (MATH).

Athene-V2-Agent-72B превосходит GPT-4o в бенчмарках Nexus-V2, ориентированных на сложные сценарии вызова функций в корпоративной среде.

Athene-V2-Chat-72B использует шаблон чата Qwen2.5-72B-Instruct. Пример инференса с помощью библиотеки Transformers.

Athene-V2-Agent-72B можно использовать в любой совместимой с OpenAI API среде с помощью docker-образа VLLM. Примеры запуска погодного и RAG-агента.

⚠️ Athene-V2-Agent использует уникальный стиль промптов, который включен в docker-образ, поскольку исполняемые вызовы извлекаются из сгенерированного планирования модели.
Использование шаблона чата HuggingFace приведет к неоптимальным результатам в случае использования Athene-V2-Agent .

▶️На HF доступны неофициальные квантованные версии в формате GGUF c диапазоном разрядности от 3 до 8 bit:

🟠Athene-V2-Chat-72B

🟠Athene-V2-Agent-72B


📌Лицензирование: Nexusflow Research License


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Сообщество в Discord


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #AtheneV2 #Nexusflow