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OLMo-2-1124-7B-SFT

注意:2025年1月3日更新:

在 OLMo-2 模型首次发布时,我们发现后期训练模型未采用与基础模型相同的预分词逻辑。因此,我们重新训练了新的后期训练模型。新模型将沿用原模型名称发布,而旧模型则添加后缀“-preview”提供。有关旧版模型集合,请参见 OLMo 2 预览版后期训练模型。

发布文档

OLMo 2 7B SFT 2024年11月版是 OLMo 2 7B 2024年11月版 模型的后期训练变体,该模型已在针对 OLMo 定制的 Tülu 3 数据集 变体上完成监督微调。 Tülu 3 旨在实现聊天之外多种任务的最先进性能,例如 MATH、GSM8K 和 IFEval。 更多详情,请查阅 OLMo 2 论文 或 Tülu 3 论文!

OLMo 是一系列开源语言模型(Open Language Models),旨在推动语言模型科学研究。 这些模型基于 Dolma 数据集训练。我们将发布所有代码、检查点、日志(即将推出)及相关训练细节。 本批次发布的核心模型包括:

阶段OLMo 2 7BOLMo 2 13B
基础模型allenai/OLMo2-7B-1124allenai/OLMo-2-13B-1124
监督微调(SFT)allenai/OLMo-2-1124-7B-SFTallenai/OLMo-2-1124-13B-SFT
直接偏好优化(DPO)allenai/OLMo-2-1124-7B-DPOallenai/OLMo-2-1124-13B-DPO
最终模型(RLVR)allenai/OLMo-2-1124-7B-Instructallenai/OLMo-2-1124-13B-Instruct
奖励模型(RM)allenai/OLMo-2-1124-7B-RMallenai/OLMo-2-1124-13B-RM

模型说明

  • 模型类型: 基于公开可用数据、合成数据及人工创建数据混合训练的模型。
  • 支持语言(自然语言处理): 主要为英语
  • 许可证: Apache 2.0
  • 微调基础模型: allenai/OLMo-2-7B-1124

模型来源

  • 项目页面: https://allenai.org/olmo
  • 代码仓库:
    • 核心仓库(训练、推理、微调等):https://github.com/allenai/OLMo
    • 评估代码:https://github.com/allenai/olmes
    • 进一步微调代码:https://github.com/allenai/open-instruct
  • 论文: https://arxiv.org/abs/2501.00656
  • 演示: https://playground.allenai.org/

安装

OLMo 2 将在 Transformers 的下一个版本中得到支持,您需要通过以下命令从主分支安装:

pip install --upgrade git+https://github.com/huggingface/transformers.git

使用模型

通过 HuggingFace 加载

若要通过 HuggingFace 加载模型,请使用以下代码片段:

from transformers import AutoModelForCausalLM

olmo_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("allenai/OLMo-2-1124-7B-SFT")

聊天模板

我们模型的聊天模板格式如下:

<|endoftext|><|user|>\nHow are you doing?\n<|assistant|>\nI'm just a computer program, so I don't have feelings, but I'm functioning as expected. How can I assist you today?<|endoftext|>

或者使用展开的新行:

<|endoftext|><|user|>
How are you doing?
<|assistant|>
I'm just a computer program, so I don't have feelings, but I'm functioning as expected. How can I assist you today?<|endoftext|>

它也嵌入在分词器中,用于 tokenizer.apply_chat_template。

系统提示

在 Ai2 演示中,我们默认使用以下系统提示:

You are OLMo 2, a helpful and harmless AI Assistant built by the Allen Institute for AI.

该模型在训练时未考虑特定的系统提示。

偏见、风险与局限性

OLMo-2 模型的安全训练有限,且不像 ChatGPT 那样在部署时自动进行响应的闭环过滤,因此该模型可能会生成有问题的输出(尤其是在被提示这样做时)。 有关此点的示例,请参见 Falcon 180B 模型卡片。

性能

模型平均值AlpacaEvalBBHDROPGSM8kIFEvalMATHMMLUSafetyPopQATruthQA
开源权重模型
Gemma-2-9B-it51.943.72.558.879.769.929.869.175.528.361.4
Ministral-8B-Instruct52.131.456.256.280.056.440.068.556.220.255.5
Mistral-Nemo-Instruct-240750.945.854.623.681.464.531.970.052.726.957.7
Qwen-2.5-7B-Instruct57.129.725.354.483.874.769.976.675.018.163.1
Llama-3.1-8B-Instruct58.925.869.761.783.480.642.571.370.228.455.1
Tülu 3 8B60.434.066.062.687.682.443.768.275.429.155.0
Qwen-2.5-14B-Instruct60.834.634.050.583.982.470.681.179.321.170.8
完全开源模型
OLMo-7B-Instruct28.25.235.330.714.332.22.146.354.017.144.5
OLMo-7B-0424-Instruct33.18.534.447.923.239.25.248.949.318.955.2
OLMoE-1B-7B-0924-Instruct35.58.537.234.347.246.28.451.651.620.649.1
MAP-Neo-7B-Instruct42.917.626.448.269.435.931.556.573.718.451.6
OLMo-2-7B-SFT50.210.249.759.674.666.925.361.182.123.648.6
OLMo-2-7B-DPO54.227.946.760.282.673.030.360.881.023.556.0
OLMo-2-13B-SFT55.311.559.671.376.368.629.568.082.329.457.1
OLMo-2-13B-DPO60.638.357.971.582.380.235.267.979.729.063.9
OLMo-2-7B-1124–Instruct54.829.146.660.585.172.332.561.380.623.256.5
OLMo-2-13B-1124-Instruct62.039.558.871.587.482.639.268.579.128.864.3

许可与使用

OLMo 2 采用 Apache 2.0 许可协议。 OLMo 2 旨在用于研究和教育用途。 欲了解更多信息,请参阅我们的负责任使用指南。 本模型使用包含第三方模型生成输出的混合数据集进行了微调,因此需遵守附加条款:Gemma 使用条款。

引用

@article{olmo20242olmo2furious,
      title={2 OLMo 2 Furious}, 
      author={Team OLMo and Pete Walsh and Luca Soldaini and Dirk Groeneveld and Kyle Lo and Shane Arora and Akshita Bhagia and Yuling Gu and Shengyi Huang and Matt Jordan and Nathan Lambert and Dustin Schwenk and Oyvind Tafjord and Taira Anderson and David Atkinson and Faeze Brahman and Christopher Clark and Pradeep Dasigi and Nouha Dziri and Michal Guerquin and Hamish Ivison and Pang Wei Koh and Jiacheng Liu and Saumya Malik and William Merrill and Lester James V. Miranda and Jacob Morrison and Tyler Murray and Crystal Nam and Valentina Pyatkin and Aman Rangapur and Michael Schmitz and Sam Skjonsberg and David Wadden and Christopher Wilhelm and Michael Wilson and Luke Zettlemoyer and Ali Farhadi and Noah A. Smith and Hannaneh Hajishirzi},
      year={2024},
      eprint={2501.00656},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2501.00656}, 
}