Viso Suite vs OpenHermes-13B

Viso Suite est une plateforme d'intelligence visuelle d'entreprise développée par viso.ai, permettant de construire, déployer et exploiter des applications de vision par ordinateur à travers des caméras, des sites et des industries. Elle connecte les flux vidéo existants, les dispositifs en périphérie, les modèles d'IA et les systèmes d'entreprise, afin que les équipes opérationnelles puissent transformer la vidéo en alertes en temps réel, tableaux de bord et flux de travail automatisés, sans avoir à assembler plusieurs outils pointus.

La plateforme repose sur l'Intelligence Visuelle Générale (VGI), l'approche de viso.ai pour la compréhension de scène, qui permet aux équipes de décrire ce qu'elles souhaitent que la caméra détecte et de construire des applications de vision régulées via un studio visuel sans code. Viso Suite couvre tout le cycle de vie : collecte de données et entraînement de modèles, développement d'applications, déploiement multi-sites, et opérations continues avec surveillance, sécurité et contrôles de conformité.

Viso Suite cible les organisations complexes gérant des opérations physiques dans les secteurs de la fabrication, de la construction, des transports, du commerce de détail, de l'agriculture, de la santé, et des environnements de ville intelligente. Les clients l'utilisent pour la surveillance de sécurité, l'inspection qualité, la conformité au port d'EPI, les alertes de zones restreintes, l'analyse de foule, et autres cas d'utilisation critique qui doivent évoluer avec des milliers de caméras et des centaines de sites.

OpenHermes-13B est un modèle linguistique finement ajusté basé sur un ensemble de données entièrement open source comprenant 242 000 entrées, principalement générées par GPT-4 et sélectionnées à partir de divers ensembles de données open AI. Il a été développé pour améliorer la génération de texte en supprimant les avertissements et refus liés à l'IA, visant à produire des sorties de communication plus claires et plus directes. Le modèle intègre des données provenant de plusieurs contributeurs, dont Teknium, l'équipe WizardLM, Microsoft et d'autres, garantissant une base d'entraînement diversifiée et complète.

Ce modèle est destiné aux développeurs et chercheurs qui souhaitent une alternative open source pour des tâches avancées de génération de texte sans les avertissements de sécurité typiques de l'IA. Il prend en charge l'intégration avec des bibliothèques d'apprentissage automatique populaires comme Transformers et peut être déployé localement ou via Docker, rendant son utilisation accessible pour l'expérimentation et la production.

OpenHermes-13B offre de la transparence dans son processus d'entraînement, avec un accès public aux logs de son projet WANDB et aux résultats détaillés des benchmarks. Il affiche des performances compétitives sur des benchmarks tels que GPT4All et BigBench, avec de légères améliorations par rapport à des modèles similaires, bien qu'il présente certains compromis dans les scores AGI-Eval.

Techniquement, il a été entraîné en utilisant des configurations multi-GPU avec l'optimiseur Adam et une programmation du taux d'apprentissage cosine, mettant l'accent sur la reproductibilité et la collaboration ouverte. Le modèle est compatible avec divers outils d'inférence et de quantification, permettant une utilisation dans des environnements comme llama.cpp et LM Studio.

Dans l'ensemble, OpenHermes-13B constitue une ressource précieuse pour ceux qui recherchent un modèle linguistique puissant, open source, finement ajusté pour le suivi des instructions et la génération de texte, sans disclaimers restrictifs sur l'IA, adapté à la recherche, au développement et au déploiement dans diverses applications d'IA.