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近日，艾伦人工智能研究所（AI2）重磅发布了其最新的大型语言模型——OLMo232B。这款模型一经亮相便自带光环，因为它不仅是OLMo2系列的最新力作，更以“完全开放”的姿态，向那些高墙深垒的专有模型发起了强有力的挑战。

OLMo232B最引人注目的特点莫过于其彻彻底底的开源属性。AI2大方地公开了这款模型的所有数据、代码、权重以及详细的训练过程. 这种“坦诚相见”的做法，与一些讳莫如深的闭源模型形成了鲜明对比。

AI2希望通过这种开放协作的方式，促进更广泛的研究和创新，让全球的研究人员都能站在OLMo232B的肩膀上继续前行。毕竟，在一个知识共享的时代，藏着掖着可不是长久之计。

320亿参数加持:实力比肩甚至超越GPT-3.5Turbo

当然，光有开放的精神还不够，实力才是硬道理。OLMo232B拥有320亿参数，这是一个相当可观的数字，标志着其相比前代有了显著的规模提升。

更令人兴奋的是，在多项被广泛认可的学术基准测试中，这款开源模型竟然超越了GPT-3.5Turbo和GPT-4o mini!这无疑给开源AI社区注入了一剂强心针，证明了并非只有“财大气粗”的机构才能做出顶尖的AI模型。看来，用心打磨和巧妙训练也能实现“小马拉大车”的奇效。

OLMo232B之所以能取得如此亮眼的成绩，与其精细的训练过程密不可分。整个训练过程分为两个主要阶段:预训练和中期训练。在预训练阶段，模型“啃”下了约3.9万亿tokens的庞大数据集，这些数据来源广泛，包括DCLM、Dolma、Starcoder和Proof Pile II等。这就像让模型博览群书，广泛学习各种语言模式。

而中期训练则专注于Dolmino数据集，这个包含8430亿tokens的高质量数据集，涵盖了教育、数学和学术内容，进一步提升了模型在特定领域的理解能力。这种分阶段、有侧重的训练方式，确保了OLMo232B能够拥有扎实且细致的语言功底。

“省油小能手”:更少算力跑出更高性能

除了性能卓越，OLMo232B在训练效率方面也展现出了惊人的实力。据称，它在达到与领先的开放权重模型相当的性能水平的同时，仅使用了大约三分之一的计算资源，相比之下，像Qwen2.532B这样的模型需要更多的算力。

这就像一位高效率的工匠，用更少的工具和时间，完成了同样甚至更出色的作品，充分体现了AI2在资源高效AI开发方面的投入. 这也预示着，未来可能出现更多“平民级”的强大AI模型，不再是少数巨头的专属。

OLMo232B的发布，不仅仅是一款新的AI模型，更象征着开放和可访问AI发展道路上的一个重要里程碑。通过提供一个完全开放、且性能足以媲美甚至超越部分专有模型的解决方案，AI2有力地证明了，周密的模型设计和高效的训练方法能够带来巨大的突破。这种开放性将鼓励全球的研究人员和开发者积极参与，共同推动人工智能领域的进步，最终惠及整个人类社会。

可以预见，OLMo232B的出现，将为AI研究领域带来一股清新的空气。它不仅降低了研究门槛，促进了更广泛的合作，也为我们展现了一种更具活力和创新性的AI发展路径。至于那些依然紧抱“独家秘方”的AI巨头们，或许也该考虑一下，拥抱开放，才能赢得更广阔的未来。

github：https://github.com/allenai/OLMo-core

huggingface:https://huggingface.co/allenai/OLMo-2-0325-32B-Instruct