Nous Research выпустила Arete-27B — языковую модель, прошедшую пост-обучение на базе Qwen, что компания описывает как попытку укрепить западные ценности на китайской основе. Главный результат: доля пропагандистских выходных данных модели снизилась с 22% до 1% без существенной потери общей производительности.

Название выбрано не случайно. Arete, по-гречески ἀρετή, — это классическое понятие превосходства и добродетели, а именно полная реализация наивысшего потенциала чего-либо. Для Nous Research это название служит ещё и заявлением о намерениях.

Что на самом деле сделала Nous Research

Qwen — семейство открытых языковых моделей Alibaba, широко используемое как база для дообучения в open-source сообществе ИИ. Эти модели производительны и свободно доступны, что делает их привлекательной отправной точкой для разработчиков. Однако они несут измеримые идеологические тенденции, заложенные при предварительном обучении на китайских данных, — отсюда и цифра в 22% пропагандистских выходных данных, приводимая для базовой модели.

Nous Research применила пост-обучение — технический термин для этапов контролируемого дообучения и обучения с подкреплением, которые выполняются после первичного обучения модели, — чтобы скорректировать эти тенденции. Компания называет этот процесс выравниванием ценностей, и конкретное направление здесь очевидно: снизить долю выходных данных, соответствующих китайским государственным нарративам, и сместить их в сторону западных либеральных норм.

Для множества команд open-source сообщества, которые строят собственные приложения на основе чекпоинтов Qwen, этот результат имеет прямое значение: он показывает, что идеологические тенденции, унаследованные от предварительного обучения, можно целенаправленно корректировать на этапе пост-обучения, сохраняя, согласно приведённым данным, общую производительность.

Позиция Nous Research в ландшафте open-source ИИ

Компания наиболее известна серией открытых моделей Hermes, которые завоевали популярность в open-source сообществе благодаря качеству следования инструкциям и меньшему числу отказов по сравнению с более ограничительными коммерческими альтернативами. Arete применяет тот же инструментарий пост-обучения к другой цели: вместо снижения числа отказов она корректирует идеологическое содержание выходных данных модели.

Nous Research привлекла, по сообщениям, $50 миллионов в раунде Series A в апреле 2025 года, за которыми последовал ещё один раунд на сообщаемые $90 миллионов. Компания последовательно работает в пространстве открытых весов, выпуская модели, на которых конкуренты и независимые разработчики могут строить свои решения напрямую.

Обозначение "27B" следует стандартной конвенции для моделей с примерно 27 миллиардами параметров — размерного класса, широко распространённого в open-source сообществе, где чекпоинты Qwen часто служат отправной точкой для пользовательского дообучения. Учитывая, насколько широко эти чекпоинты распространяются, следить стоит за тем, будут ли конвейеры выравнивания ценностей, подобные этому, подхвачены другими командами, адаптирующими китайские базовые модели для своих аудиторий.

Источник: CryptoBriefing. Этот материал основан на оригинальном репортаже, отредактированном Диего Альмада Лопесом (Diego Almada Lopez).