艾倫人工智能研究所（AI2）發佈了一款開源大型語言模型OLMoE，旨在提供高性能與低成本的解決方案。該模型採用稀疏混合專家（MoE）架構，擁有70億參數，但通過智能路由機制，每個輸入標記僅使用10億參數，實現高效計算。OLMoE包含通用與指令調優兩個版本，支持4096標記的上下文窗口。其訓練數據來源廣泛，包括Common Crawl、Dolma CC和維基百科等。在性能測試中，OLMoE在多項指標上優於其他相似參數模型，甚至在某些情況下超越了更大規模的模型。AI2的目標是通過提供完全開源的AI模型，推動學術研究與開發，促進混合專家架構的廣泛應用。
["AI2 最近發佈了一個名爲 Dolma 的開源數據集，包含了 3 萬億個 token。","Dolma 的數據將爲 AI2 正在開發中的開放語言模型 OLMo 提供基礎，計劃於 2024 年初發布。","Dolma 的數據集來自網絡內容、學術出版物、代碼和書籍等廣泛來源，是目前公開可用的同類數據集中最大的一個。"]
["艾倫人工智能研究所發佈開放式文本數據集 Dolma，旨在促進 AI 語言模型的透明度和創新。","Dolma 作爲 AI2 開放式語言模型計劃的核心，爲研究人員和開發者提供免費的數據資源。","Dolma 數據集具有 30 億標記的規模，採用了中風險成果的 ImpACT 許可證，並鼓勵用戶提供聯繫信息和使用情況。"]
allenai
Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的新一代語言模型系列，包含7B和32B兩種規模，有指令和思考兩種變體。該模型基於Dolma 3數據集進行預訓練，在Dolci數據集上進行後訓練，具備長鏈式思維能力，在數學和編碼等推理任務上表現優異。
Olmo 3 7B RL-Zero Mix是Allen AI開發的7B參數規模的語言模型，屬於Olmo 3系列。該模型在Dolma 3數據集上進行預訓練，在Dolci數據集上進行後訓練，並通過強化學習優化數學、編碼和推理能力。
Olmo 3 32B Think SFT是基於Transformer架構的自迴歸語言模型，在長鏈思維推理方面表現出色，特別擅長處理數學和編碼等複雜推理任務。該模型在Dolma 3數據集上進行預訓練，並在Dolci數據集上進行監督微調。
Olmo 3是Allen Institute for AI (Ai2)開發的全新32B參數語言模型家族，包含Base、Instruct和Think等變體。該模型基於Dolma 3數據集訓練，支持65,536的長上下文處理，旨在推動語言模型科學發展。模型完全開源，遵循Apache 2.0許可證。
Olmo-3-7B-Think-SFT是Allen Institute for AI開發的7B參數語言模型，具有長鏈式思考能力，在數學和編碼等推理任務中表現優異。該模型基於Dolma 3數據集預訓練，並在Dolci數據集上進行了後續訓練。
Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的全新7B參數語言模型系列，基於Transformer架構，在Dolma 3數據集上訓練，旨在推動語言模型科學發展。模型提供Base、Instruct和Think等多種變體，支持最長65,536的上下文長度。
amd
AMD-OLMo是由AMD在AMD Instinct™ MI250 GPU上從頭開始訓練的10億參數語言模型系列，包括預訓練模型、監督微調模型和基於直接偏好優化（DPO）的對齊模型。該系列模型基於OLMo架構，在Dolma數據集上進行預訓練，並在多個指令數據集上進行微調。
OLMo 7B 2024年4月版是原始OLMo 7B模型的升級版本，基於改進的Dolma數據集和分階段訓練方法，在MMLU等評估中提升了24分。這是一個開放透明的語言模型，支持推理和微調任務。
OLMo 7B Instruct是基於Dolma數據集訓練的開放語言模型，經過SFT和DPO優化，專為問答任務設計。
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