OLMo
Des modèles de langage ouverts de bout en bout, des données d'entraînement aux étapes intermédiaires.
OLMo est la famille de modèles de langage ouverts d'Ai2, conçue « par des scientifiques, pour des scientifiques ». Les mélanges de données d'entraînement sont nommés et accessibles, et les points de contrôle publiés au moins tous les 1 000 pas d'entraînement, pour des modèles de 1 à 32 milliards de paramètres.
Et l'IA, là-dedans ?
Le projet fournit à la recherche des modèles qu'elle peut étudier de bout en bout : code d'entraînement, d'évaluation et d'inférence, données et états intermédiaires. Les configurations publiées permettent de reproduire un entraînement.
L'étiquette IA
- Modèle ou technique
- Non renseigné
- Modèle publié
- Non renseigné
- Où il tourne
- Non renseigné
- Données
- Non renseigné
- Place de l'humain
- Non renseigné
- Sobriété
- Non renseigné
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