要約:
- OLMo 2は、AI研究チームによって導入された新しいオープンソース言語モデルファミリーで、7Bおよび13Bのパラメータ構成で利用可能。
- OLMo 2のアーキテクチャは、層正規化の改良としてRMSNorm、回転位置エンベッディング、Z-loss正則化を採用し、モデルのロバスト性を向上。
- OLMo 2の訓練プロセスは、二段階のカリキュラムアプローチを使用し、新しいベンチマークを設定し、旧モデルOLMo-0424と比較して全ての評価タスクで大幅な向上を実現。
- OLMo 2の開発は、言語モデリングの景観における重要な変化を示し、トレーニングの安定性や評価の透明性といった課題に取り組んでいる。
感想:
OLMo 2の登場は、AIモデリングの分野において重要な進化であり、オープンソースAIの新たな標準を確立しています。このようなモデルは、協力によるイノベーションが人工知能の進歩を推進し、より公平な技術進歩の道を開いています。
元記事: https://www.infoq.com/news/2024/12/olmo-2-ai2/