OLMo: Accelerating the Science of Language Models
OLMo 以促进语言模型科学之名
摘要
语言模型在自然语言处理的研究中和商业产品中已经变得无所不在。因为其商业上的重要性激增，所以，其中最强大的模型已经闭源，控制在专有接口之中，保持特别是训练数据、架构和开发的重要的细节秘而不宣。 考虑到科学地研究这些模型的细节的重要性，包括他们的偏见和潜在风险，我们坚信能够把玩强大的、真正开源的语言模型，对于科学研究社区是非常重要的。为了这个目的，这份技术报告详述了 OLMo 的第一个发行版，这包括一个达到高水准的、真正开源的语言模型，和它构建和研究语言模型科学的的整个框架流程。不同于许多之前那些尝试，他们仅仅发布了模型的权重和推理代码，我们发布了OLMo，以及它的整个框架，这包括训练数据和训练与评估代码。我们希望这些发布将赋能开源研究社区并且激励一个新的创新浪潮。
Weights https://huggingface.co/allenai/OLMo-7B
Code https://github.com/allenai/OLMo
Data https://huggingface.co/datasets/allenai/dolma
Evaluation https://github.com/allenai/OLMo-Eval
Adaptation https://github.com/allenai/open-instruct
W&B Logs https://wandb.ai/ai2-llm/OLMo-7B/reports/OLMo-7B--Vmlldzo2NzQyMzk5
1. 引言
语言模型成为NLP技术的中心已经很多年了(Rosenfeld, 2000; Bengio et al., 2003; Mikolov et al., 2013; Peters et al., 2018; Brown et al., 2020)。最近，因为大规模的预训练和人类的对齐标注，它们已经成为了商业上的贵重物品 (OpenAI, 2023)。然而，随着它们的商业价值的已然增加，大模型已经控制在专有接口之中，而且大量重要细节也被秘而不宣。我们相信能够充分把玩开源语言模型，对于科学研究社区能够对这些模型做科学的研究、对它们的优点和弱点的研究、对它们的偏差和风险的研究，是非常重要的。据此，我们介绍了OLMo，一个达到高水准的、真正开源的语言模型和框架，用来构建、研究和促进语言模型，并且给出了训练数据、训练和评估的源代码，中间模型检查点、和训练日志。
未完待续 ... ...
