目次
堅牢なトレーニング安定性
最適化されたデータブレンド
アーキテクチャの強化
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OLMO 2:完全にオープンソースの基礎モデル

Mar 31, 2025 pm 01:53 PM

AI2の画期的なOlmo 2言語モデルは完全にオープンソースであり、大規模な言語モデル(LLMS)の分野でのパフォーマンスと透明性のための新しいベンチマークを設定します。これらの自己回帰モデルは、最適化されたトレーニング、革新的なデータ混合物、および高度な指導チューニング技術を誇っています。詳細を掘り下げましょう。

「誰もがオープンソースの言語モデルを望んでいますが、これらの重いお尻の重みを持ち上げたい人はいません。」 - ネイサンランバート(@natolambert)

このツイートは、AI2が克服した課題を完全にカプセル化します。彼らの「2 Olmo 2 Furious」の論文は、彼らの成功を詳述しています。

目次

  • 2 Olmo 2 Furious:深いダイビング
  • OLMO 2の主要な機能
    • 堅牢なトレーニング安定性
    • 最適化されたデータブレンド
    • アーキテクチャの強化
  • トレーニング後の改良
  • インフラストラクチャ:重要な成分
  • Olmo 2ベンチマーク:パフォーマンスの比較
  • OLMO 2の経験
  • OLMO 2へのアクセス:キーリンク
  • 結論

2 Olmo 2 Furious:深いダイビング

7Bおよび13Bパラメーターサイズで利用可能なOLMO 2は、完全な透明性を通じてそれ自体を区別します。 AI2は、トレーニングデータ、コード、レシピ、さらには中級チェックポイントを公開し、コラボレーションを促進し、研究を加速しています。これらのモデルは、Llama 3.1やQwen 2.5などの業界リーダーに匹敵するパフォーマンスを提供しますが、効率が大幅に向上しています。

OLMO 2:完全にオープンソースの基礎モデル

「2 Olmo 2 Furious」の研究論文は、包括的な詳細を提供しています。

OLMO 2の主要な機能

堅牢なトレーニング安定性

Olmo 2は、共通のトレーニング不安定性(損失スパイク)を使用しています。

  • データの改良:冗長n-gramsのフィルタリング。
  • 改善された初期化:標準化された初期化スキーム。
  • 正則化: Z-Lossを使用して、出力ロジットを安定させます。

これらの改善により、よりスムーズなトレーニングとより大きなデータセットの効率的な取り扱いが可能になります。

最適化されたデータブレンド

Olmo 2は、2段階の事前トレーニングアプローチを採用しています。

  • 初期の事前トレーニング:高品質のWebデータの5兆トークンを活用します。
  • トレーニングの中間強化:統合ドメイン固有のデータセット(数学、STEM)、Dolmino Mix 1124データセットによって例示されます。

OLMO 2:完全にオープンソースの基礎モデル

アーキテクチャの強化

Olmo 2のアーキテクチャが組み込まれています。

  • RMSNORM:安定した活性化正規化の場合。
  • 並べ替えられたレイヤーノルム:注意とフィードフォワードレイヤー出力を正規化することにより、安定性を向上させます。
  • 高解像度の位置エンコーディング:解像度が増加した回転位置埋め込み。

これらのアーキテクチャの選択は、スケーラビリティと効率に貢献します。

トレーニング後の改良

Olmo 2のトレーニング後のトレーニングは、Tülu3レシピを活用して、次のことに焦点を当てています。

  • 監視された微調整(SFT):指示に従う能力を洗練します。
  • 検証可能な報酬による強化学習(RLVR):特定のタスクのパフォーマンスの最適化(数学、事実上の推論)。

これにより、GSM8KやMMLUなどのベンチマークで優れているOLMO 2インストラクションモデルが生まれます。

インフラストラクチャ:重要な成分

AI2の高度なインフラストラクチャは、OLMO 2の成功に不可欠です。

OLMO 2:完全にオープンソースの基礎モデル

  • 高性能コンピューティングクラスター:複数のデータセンターでNVIDIA H100 GPUを利用しています。
  • ビーカーワークロード管理:効率的なワークロードの分布と監視。

この堅牢なインフラストラクチャは、トレーニングの中断を最小限に抑え、リソースの利用を最大化します。

Olmo 2ベンチマーク:パフォーマンスの比較

OLMO 2:完全にオープンソースの基礎モデル

Olmo 2は、特にDolmino Mix 1124を含めることで、特定のタスクでQwen 2.5およびLlama 3.1を頻繁に上回ります。また、驚くべき効率を示し、最大20%のフロップで同等または優れた結果を達成します。

OLMO 2の経験

モデルにアクセスして、自分で試してみてください!ローカル使用の手順も利用できます。

OLMO 2へのアクセス:キーリンク

結論

Olmo 2は、透明性と革新を優先するオープンソースAIの大きな進歩を表しています。リソースを公然と共有することにより、AI2はコラボレーションを促進し、フィールドの進歩を加速し、AIアプリケーションの将来を推進します。

以上がOLMO 2:完全にオープンソースの基礎モデルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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