AllenAI 開(kāi)源了關(guān)于大模型的所有細(xì)節(jié)！數(shù)據(jù)、代碼、參數(shù)、訓(xùn)練過(guò)程，完全復(fù)現(xiàn)

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原標(biāo)題：AllenAI 開(kāi)源了關(guān)于大模型的所有細(xì)節(jié)！數(shù)據(jù)、代碼、參數(shù)、訓(xùn)練過(guò)程，完全復(fù)現(xiàn)
關(guān)鍵字：解讀,模型,數(shù)據(jù),報(bào)告,語(yǔ)言
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9069字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | Tscom、Python開(kāi)篇：OLMo的誕生與開(kāi)放模型的重要性在人工智能領(lǐng)域，語(yǔ)言模型（LMs）的發(fā)展一直是推動(dòng)自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)進(jìn)步的核心力量。隨著商業(yè)價(jià)值的增長(zhǎng)，強(qiáng)大的語(yǔ)言模型逐漸被封閉在專(zhuān)有接口之后，它們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、架構(gòu)和開(kāi)發(fā)細(xì)節(jié)往往不為人知。然而，這些細(xì)節(jié)對(duì)于科學(xué)研究至關(guān)重要，它們不僅關(guān)系到模型的偏見(jiàn)和潛在風(fēng)險(xiǎn)，也是理解和改進(jìn)模型性能的關(guān)鍵。
鑒于此，我們介紹OLMo：一個(gè)真正開(kāi)放的、最先進(jìn)的語(yǔ)言模型及其構(gòu)建和研究語(yǔ)言模型科學(xué)的框架。OLMo的發(fā)布不同于以往的努力，它不僅僅提供了模型權(quán)重和推理代碼，而且包括了訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和評(píng)估代碼，甚至是訓(xùn)練過(guò)程中的中間模型檢查點(diǎn)和日志。我們希望這一舉措能夠賦能開(kāi)放研究社區(qū)，激發(fā)新一波創(chuàng)新浪潮。
論文標(biāo)題：
OLMo : Accelerating the Science of Language Models
論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2402.00838.pdf
聲明：本期論文解讀非人類(lèi)撰寫(xiě)，全文由賽博馬良「AI論文解讀達(dá)人」智能體自主完成，經(jīng)人工審核、配圖后發(fā)布。
公眾號(hào)「夕

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作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見(jiàn)。聚集25萬(wàn)AI一線開(kāi)發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺(jué)與報(bào)道深度。