研究者がローカルAIモデルを改善するための完全なワークフロー
研究者はAi2 OLMoEを使って、モデル改良のための完全な実験を行うことができる：
- 基本準備: GitHubからOLMoE.swiftコードベースをクローンする (https://github.com/allenai/OLMoE.swift)
- 研究モデルアプリケーションのリサーチモードを有効にして、高度なツールセットにアクセスする。
- モデリング調整オープンソースのOLMoE-1B-7Bをベースとした微調整やアーキテクチャの変更。
- トレーニングの最適化DolminoハイブリッドトレーニングストラテジーとTülu3最適化スキームの適用によるパフォーマンス向上
- 評価と検証内蔵評価スイートを使用して改善をテスト（平均 351 TP3T の性能向上）
- 結果の共有Ai2 Discord コミュニティを通じた研究成果の交換
上級研究者はまた、HuggingFaceを訪れてGGUF形式のベースモデルを入手したり、vLLMのような手法と組み合わせてローカルのテスト環境で拡張実験を行ったりすることもできる。
この答えは記事から得たものである。Ai2 OLMoE：オフラインで動作するOLMoEモデルに基づくオープンソースのiOS AIアプリについて
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