AMD OLMo 模型使用从零开始训练的 10 亿参数语言模型系列(LMs),在 AMD Instinct™ MI250 GPU 集群上训练,使用了超过 1.3 万亿个 tokens 进行预训练,让模型在处理自然语言任务时具有强大的推理能力。
援引新闻稿,OLMo 模型采用解码器(decoder-only)架构,并通过下一个标记预测(next-token prediction)进行训练,这种架构在生成文本和理解上下文方面表现出色。
与其他同类开源模型相比,AMD OLMo 在推理能力和聊天能力上表现优异。尤其是在多个基准测试中,其性能与最新的 OLMo 模型相当,且计算预算仅为其一半。
OLMo 除数据中心使用外,更支持配备 NPU(Neural Processing Unit,神经处理单元)的 AMD Ryzen AI PC 能够部署模型,使开发者能在个人设备提供 AI 功能。
AMD OLMo 是完全开源的,这意味着其他开发者和公司可以自由使用和修改这些模型,这让其成为希望探索 AI 技术替代方案的企业的一个可行选择。
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