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为研究人员和开发人员提供更多透明度：通过深入了解模型背后的训练数据，研究人员可以更高效地工作，不再依赖对模型性能的定性假设。
减少碳足迹：通过开放整个训练和评估生态系统，可以大幅减少开发冗余，这在AI的脱碳过程中至关重要。
持久影响：通过开放模型和数据集，而不是隐藏在API之后，使研究人员能够学习和构建以前的模型，并在此基础上工作。
数据 - Dolma：为了支持研究数据与任何训练模型之间的关系，发布了Dolma，这是OLM的训练数据集。Dolma是一个开放的数据集，包含来自网络内容、学术出版物、代码、书籍和百科全书材料的多样化混合数据。
训练 - OLMo：OLMo是一系列开放的语言模型，包括完整的模型权重、训练代码、训练日志、以Weights & Biases日志形式的训练指标和推理代码。
适配 - Tulu：Tulu是一套用于微调最先进语言模型的模型和数据集。Tulu模型和配方帮助模型提高指令遵循、推理和编码能力。
评估 - Paloma：Paloma是用于评估开放语言模型在许多不同领域（从小众艺术家社区到Reddit心理健康论坛）的基准。
评估 - OLMES：OLMES是一种可复现的语言模型评估标准，开放、实用、完全文档化，并且可以应用于当前的排行榜和评估代码库。
联系方式：可以通过电子邮件olmo@allenai.org或在GitHub上提出问题来获取问题解答或反馈。
合作伙伴：这项工作得到了AMD、CSC、ICT Solutions for Brilliant Minds、Databricks、Kempner Institute for the Study of Natural & Artificial Intelligence和华盛顿大学的支持。
开放性：所有模型、权重、代码和数据集都开放给公众，以促进研究和开发。
高效性：提供高性能的AI推理和训练。
可扩展性：支持从1B到70B参数的模型。
标准化评估：提供标准化的评估工具和方法，以便于比较不同模型的性能。
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