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Olmo 2
Olmo 2
目标受众为研究人员、开发者和企业，他们需要一个高性能、全开放的语言模型来开发和部署自然语言处理应用。OLMo 2的开放性使得用户可以完全检查和复制模型，适合进行定制化开发和研究。
AI模型开发与工具#语言模型#自然语言处理#机器学习#人工智能#开放模型普通产品商用
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简介
OLMo 2是由Ai2推出的最新全开放语言模型，包括7B和13B两种规模的模型，训练数据高达5T tokens。这些模型在性能上与同等规模的全开放模型相当或更优，并且在英语学术基准测试中与开放权重模型如Llama 3.1竞争。OLMo 2的开发注重模型训练的稳定性、阶段性训练干预、最先进的后训练方法和可操作的评估框架。这些技术的应用使得OLMo 2在多个任务上表现出色，特别是在知识回忆、常识、一般和数学推理方面。
截图
产品特色
训练稳定性：通过技术改进确保长时间预训练的稳定性，提高最终模型性能。
阶段性训练：在预训练后期通过学习率退火和数据课程干预来弥补模型能力缺陷。
最先进的后训练方法：应用Tülu 3的后训练方法，创建OLMo 2-Instruct模型，提升指令遵循能力。
可操作的评估框架：通过OLMES评估框架，明确性能目标和任务扩展规律，指导模型开发。
模型架构优化：采用RMSNorm、QK-Norm和旋转位置嵌入等技术，提高训练稳定性。
两阶段预训练：使用OLMo-Mix-1124和Dolmino-Mix-1124数据集，优化模型的预训练效果。
Instruct模型：通过应用Tülu 3的配方，提升模型的指令遵循、知识回忆和数学及一般推理能力。
使用教程
1. 访问OLMo 2的Hugging Face页面，下载所需的模型权重。
2. 根据提供的预训练数据集准备训练环境，确保有足够的计算资源。
3. 使用OLMES评估框架对模型进行性能评估，确定模型的强项和弱点。
4. 根据需要对模型进行微调，以适应特定的应用场景。
5. 利用模型进行实际的自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。
6. 通过Ai2 playground在线体验OLMo 2-Instruct模型的能力。
7. 参与社区讨论，与其他开发者和研究人员分享经验和改进模型的建议。
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