Entfesseln Sie das volle Potenzial des Sprachmodellierens mit OLMo, dem Höhepunkt der Open-Source-Sprachinitiativen. OLMo zeichnet sich durch eine einzigartige Ethik absoluter Transparenz aus und revolutioniert unsere Interaktion, unser Verständnis und die Entwicklung von Sprachmodellen, indem es alles teilt - ja, jedes einzelne Element des Projekts - von seinem 3 Billionen Token Dolma-Datensatz bis hin zu wichtigen Ressourcen wie Trainingscode, Modellgewichten, Inferenzcode und detaillierten Protokollen.

Tauchen Sie in eine Welt ein, in der die Reproduktion des Modelltrainingprozesses, die Erforschung von Leistungsfeinheiten und die Anpassung des Modells an Ihre Bedürfnisse nicht nur möglich, sondern auch erwünscht sind. OLMo’s Engagement für ein 100% Open-Source-Framework ebnet den Weg für beispiellose Forschungsmöglichkeiten und ermöglicht Ihnen:

  • Zugriff auf umfassende Vor-Trainingsdaten mit dem AI2 Dolma-Datensatz, der ein reichhaltiges, offenes Korpus mit 500 Millionen Dokumenten aus verschiedenen Plattformen abdeckt. Diese Grundlage ermöglicht es Ihnen, die Tiefen des Lernprozesses des Modells zu erforschen und es an verschiedene Forschungsziele anzupassen.
  • Nutzen Sie volle Modellgewichte und Trainingscode für vier verschiedene Variantenmodelle, die jeweils mit mindestens 2 Billionen Token trainiert wurden. Ob Sie den Trainingsprozess replizieren oder die Leistung des Modells feinabstimmen möchten, OLMo stellt Ihnen alle erforderlichen Ressourcen zur Verfügung.
  • Profitieren Sie von einem umfangreichen Bewertungstoolkit, das mehr als 500 Modell-Checkpoints und Evaluationscode des Catwalk-Projekts enthält. Beurteilen Sie Ihre Modelle oder vertiefen Sie Ihre Analyse von OLMo mit Präzision.

Modellparameter und Architekturdetails:

Erkunden Sie verschiedene Modellgrößen, die auf Ihre Projektbedürfnisse zugeschnitten sind, vom 1 Milliarde Parameter Modell mit 16 Schichten und 2048 versteckten Einheiten pro Schicht bis hin zur kolossalen 65 Milliarden Parameter Variante, die ihre Fähigkeiten mit 80 Schichten und 8192 versteckten Einheiten pro Schicht weiter ausbaut. OLMo Modelle, die auf einer ausschließlich dekodierenden Transformer-Architektur basieren, integrieren Innovationen wie nicht-parametrische Schichtnormalisierung und SwiGLU-Aktivierungsfunktionen, um die Leistung weiter zu verbessern.

Leistungsbewertung:

Im Vergleich zu führenden Modellen zeigt OLMo 7B vergleichbare Ergebnisse in Aufgaben zur Textgenerierung und Leseverständnis und zeigt vielversprechendes Potenzial in einer Vielzahl von Anwendungen. Durch AI2’s Paloma und verfügbare Checkpoints können umfassende Analysen durchgeführt werden, die die Vorhersagbarkeit des Modells mit Größe und Training verknüpfen.

Begleiten Sie uns auf Ihrer OLMo-Reise:

OLMo treibt nicht nur die Entwicklung von Sprachmodellen voran, sondern besteht auch auf einer kooperativen, transparenten und Open-Source-Ansatz zur Innovation. Beginnen Sie heute Ihre Erkundung und tragen Sie zur Landschaft der Sprachforschung bei.
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A truly completely open source large model

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