O modelo OLMoE tem vários recursos inovadores em sua arquitetura técnica:
- Arquitetura especializada híbridaAdoção do design MoE (Mixture-of-Experts) para aprimorar o desempenho e, ao mesmo tempo, manter o modelo leve.
- Otimização do treinamentoCombinação da estratégia de treinamento híbrido Dolmino do OLMo 2 com o esquema de ajuste do Tülu 3 resulta em um ganho de desempenho de 351 TP3T
- Quantificação eficienteA técnica de quantificação Q4_K_M reduz significativamente o tamanho do modelo com impacto mínimo no desempenho.
- Otimização no lado do dispositivoOtimizado para a arquitetura ARM de dispositivos iOS para aproveitar a aceleração do mecanismo neural.
- código aberto de pilha completa (computação): não apenas os pesos do modelo de código aberto, mas também os dados completos de treinamento, a cadeia de ferramentas e os métodos de avaliação
Essas inovações tecnológicas permitem que o modelo OLMoE de 1,7 bilhão de parâmetros seja executado com eficiência em dispositivos móveis, mantendo o desempenho próximo ao de modelos grandes na nuvem.
Essa resposta foi extraída do artigoAi2 OLMoE: um aplicativo de IA para iOS de código aberto baseado em modelos OLMoE executados off-lineO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " O que há de tecnicamente inovador no modelo OLMoE?
