OLMo（Open Language Model）与其他开源语言模型的不同之处在于其“完全开放的框架”。
OLMo不仅100%开放了其完整的预训练数据——3万亿token的Dolma数据集
还提供了其训练代码、模型权重、推理代码、训练指标和完整日志等全部原始数据。
真正做到完全开源，100%开源！
这种程度的开放使研究人员能够完全复现模型训练过程，理解模型的性能表现，以及根据需要对模型进行微调。
OLMo（Open Language Model）是由AI2（Allen Institute for AI）推出的一系列开放语言模型，旨在推进语言模型的科学研究。
OLMo框架包括：
- 完整的预训练数据：OLMo项目提供了完整的预训练数据——AI2的Dolma数据集，这是一个包含三万亿token的开放语料库，用于语言模型的预训练。这意味着研究人员不仅可以访问模型本身，还能够获得用于训练这些模型的原始数据，从而允许他们深入理解模型的学习基础，甚至重新训练或调整模型以适应特定的研究需求。
- 训练代码和模型权重：OLMo框架提供了四种不同变体模型的完整模型权重，每种模型都至少训练到2万亿令牌。除了数据，OLMo还提供了训练代码、模型权重、推理代码、训练指标和日志。这种程度的开放性使研究人员能够完全复现模型训练过程，理解模型的性能表现，以及根据需要对模型进行微调。
- 评估工具的提供：项目包含了开发过程中使用的评估套件，以及500多个模型的检查点，每1000步训练过程中的每一个都有，还有评估代码，这些都属于Catwalk项目的一部分。这使得研究人员可以使用相同的工具来评估自己的模型或对OLMo模型进行进一步的分析。
模型参数和架构
OLMo提供了不同规模的模型变体，具体包括：
- 1B（10亿参数）模型：具有16层，每层2048个隐藏单元，16个注意力头，训练了至少2万亿个令牌。
- 7B（70亿参数）模型：包含32层，每层有4086个隐藏单元，32个注意力头，训练了约2.46万亿个令牌。
- 65B（650亿参数）模型：（文章撰写时仍在训练中），计划包含80层，每层8192个隐藏单元，64个注意力头。
这些模型采用了基于Vaswani等（2017年）的解码器仅Transformer架构，并进行了多项改进，例如：
