OLMo

OLMo 2是一个完全开放的语言模型系列其优势包括：
– 开放和可访问的训练数据、开源训练代码、可重现的训练配方、透明的评估、中间检查点等。
– 提供了一系列完全开放的OLMo 2模型包括预训练和指令调整的变体。
– 公开了用于训练的底层数据以支持开放的科学研究。
– 提供了高性能的训练代码可用于OLMo 2的训练和实验。
– 公开了用于生成OLMo 2结果的代码和数据以支持科学的重现和审查。

OLMo 2的应用场景包括自然语言处理、文本生成、问答系统等。

OLMo 2相关的项目包括：
– 早期的语言模型预训练工作只考虑了在大规模网络爬虫的无结构文本上进行单阶段的预训练。
– 后来出现了更复杂的方法如中间训练、数据课程和训练稳定性与性能之间的关系。
– 大多数成功的模型提供了关于如何使用这些技术的有限信息。

通过公开分享数据、配方和发现希望为开源社区提供发现新的创新方法以改进模型预训练所需的资源。