OLMo: Accelerating the Science of Language Models

语言模型（LMs）已经成为自然语言处理研究和商业产品中普遍存在的一种技术。随着商业重要性的增加，最强大的模型已经变得封闭，只能通过专有接口访问，其训练数据、架构和开发的重要细节未被公开。考虑到这些细节在科学研究中的重要性，包括它们的偏见和潜在风险，我们认为让研究社区获得强大的、真正开放的LMs至关重要。为此，本技术报告详细介绍了OLMo的第一个版本，这是一个最先进的、真正开放的语言模型及其构建和研究语言模型的框架。与以往仅发布模型权重和推理代码的大多数努力不同，我们发布OLMo和整个框架，包括训练数据和训练和评估代码。我们希望这个版本的发布将赋予和加强开放式研究社区，并激发新的创新浪潮。

OLMo：一种开放的语言模型框架，旨在解决商业产品中的封闭性和保密性，使研究人员能够更好地研究语言模型的偏差和潜在风险。

OLMo是一种开放的语言模型，提供了完整的框架，包括训练数据、训练和评估代码，使研究人员能够更好地研究语言模型。

OLMo提供了完整的框架，包括训练数据、训练和评估代码，以及一个真正开放的语言模型。这篇论文的亮点是提供了一个开放的框架，使研究人员能够更好地研究语言模型的偏差和潜在风险，并且鼓励开放研究社区的发展和创新。

最近的相关研究包括GPT、BERT和XLNet等语言模型。