OpenELM
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Openelm
简介 :
OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族,旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练,不提供任何安全保证,可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此,用户和开发者需要进行彻底的安全测试,并实施适当的过滤机制。
需求人群 :
["研究人员和开发者:可以利用OpenELM进行自然语言处理和机器学习的研究与开发。","企业用户:可以集成OpenELM到商业应用中,提升产品智能化水平。","教育工作者和学生:可以作为教学和学习自然语言处理技术的实践工具。"]
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 80.6K
使用场景
用于文本生成和文本分类任务,提高信息处理效率。
集成到聊天机器人中,提升对话系统的智能水平。
作为教育工具,帮助学生理解语言模型的工作原理和应用场景。
产品特色
提供不同参数规模的预训练模型,包括270M、450M、1.1B和3B参数版本。
支持指令调整(instruction tuned)模型,增强模型对特定指令的响应能力。
使用HuggingFace Hub进行模型加载和生成输出,方便用户快速尝试和部署。
模型训练数据集包含RefinedWeb、去重PILE、RedPajama子集、Dolma v1.6子集,总计约1.8万亿个token。
在多个基准测试中表现优异,如Zero-Shot、LLM360和OpenLLM Leaderboard。
提供了详细的评估设置指南,方便研究人员和开发者进行模型性能评估。
模型发布遵循apple-sample-code-license,适用于开源社区使用。
使用教程
步骤1:访问HuggingFace Hub上的OpenELM模型页面。
步骤2:根据需要选择一个预训练模型或指令调整模型。
步骤3:使用提供的Python代码示例加载所选模型。
步骤4:通过HuggingFace Hub生成输出或进行自定义推理。
步骤5:根据具体应用需求调整模型参数和生成设置。
步骤6:对模型输出进行安全测试和过滤,确保输出内容的适当性。
步骤7:将模型集成到最终的应用或研究项目中。
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