/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
31,7 млрд
Размер весов
64,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
olmo2 · dense
Базовая модель
OLMo-2-0325-32B
Библиотека
transformers
Опубликована
12 мар 2025

OLMo-2-0325-32B-SFT

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Англоязычная диалоговая модель Ai2 с 31,7 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций.

1 772скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены14 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

OLMo-2-0325-32B-SFT — англоязычная текстовая модель Ai2, полученная дообучением с учителем модели allenai/OLMo-2-0325-32B на варианте набора Tülu 3. Это плотная авторегрессионная архитектура OLMo 2 с 31,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекст составляет 4096 токенов.

Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации текста на английском языке. Ai2 публикует код, контрольные точки и сведения об обучении серии OLMo. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

В карточке отмечено, что у моделей OLMo-2 ограничено обучение безопасному поведению; без дополнительной фильтрации они могут выдавать проблемные ответы, особенно в ответ на соответствующие запросы. Для загрузки через Transformers README указывает на необходимость версии из основной ветки проекта.

Сценарии применения

  • создание диалогового ассистента на английском языке
  • ответы на вопросы на английском языке
  • генерация текстов по пользовательским инструкциям
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • эксперименты с дообучением языковых моделей

Ограничения

В модели ограничено обучение безопасному поведению, поэтому без дополнительной фильтрации она может выдавать проблемные ответы. Для загрузки через Transformers README рекомендует версию библиотеки из основной ветки.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OLMo 2 32B SFT March 2025 is post-trained variant of the OLMo-2 32B March 2025 model, which has undergone supervised finetuning on an OLMo-specific variant of the Tülu 3 dataset. Check out the OLMo 2 paper or Tülu 3 paper for more details!

OLMo is a series of Open Language Models designed to enable the science of language models. These models are trained on the Dolma dataset. We are releasing all code, checkpoints, logs, and associated training details.

Model description

  • Model type: A model trained on a mix of publicly available, synthetic and human-created datasets.
  • Language(s) (NLP): Primarily English
  • License: Apache 2.0
  • Finetuned from model: allenai/OLMo-2-0325-32B

Model Sources

Installation

OLMo 2 will be supported in the next version of Transformers, and you need to install it from the main branch using:

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

Using the model

Loading with HuggingFace

To load the model with HuggingFace, use the following snippet:

from transformers import AutoModelForCausalLM

olmo_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("allenai/OLMo-2-0325-32B-SFT")

Chat template

NOTE: This is different than previous OLMo 2 and Tülu 3 models due to a minor change in configuration. It does NOT have the bos token before the rest. Our other models have <|endoftext|> at the beginning of the chat template.

The chat template for our models is formatted as:

<|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|>

Or with new lines expanded:

<|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|>

It is embedded within the tokenizer as well, for tokenizer.apply_chat_template.

System prompt

In Ai2 demos, we use this system prompt by default:

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

The model has not been trained with a specific system prompt in mind.

Bias, Risks, and Limitations

The OLMo-2 models have limited safety training, but are not deployed automatically with in-the-loop filtering of responses like ChatGPT, so the model can produce problematic outputs (especially when prompted to do so). See the Falcon 180B model card for an example of this.

Performance

ModelAverageAlpacaEval 2 LCBBHDROPGSM8kIFEvalMATHMMLUSafetyPopQATruthQA
Closed API models
GPT-3.5 Turbo 012559.638.766.670.274.366.941.270.269.145.062.9
GPT 4o Mini 2024-07-1865.749.765.936.383.083.567.982.284.939.064.8
Open weights models
Mistral-Nemo-Instruct-240750.945.854.623.681.464.531.970.052.726.957.7
Ministral-8B-Instruct52.131.456.256.280.056.440.068.556.220.255.5
Gemma-2-27b-it61.349.072.767.580.763.235.170.775.933.964.6
Qwen2.5-32B66.539.182.348.387.582.477.984.782.426.170.6
Mistral-Small-24B67.643.280.178.587.277.365.983.766.524.468.1
Llama-3.1-70B70.032.983.077.094.588.056.285.276.446.566.8
Llama-3.3-70B73.036.585.878.093.690.871.885.970.448.266.1
Gemma-3-27b-it-63.483.769.291.1--81.8-30.9-
Fully open models
OLMo-2-7B-1124-Instruct55.731.048.558.985.275.631.363.981.224.656.3
OLMo-2-13B-1124-Instruct61.437.558.472.187.480.439.768.677.528.863.9
OLMo-2-32B-0325-SFT61.716.969.777.278.472.435.976.193.835.461.3
OLMo-2-32B-0325-DPO68.844.170.277.585.783.846.878.091.936.473.5
OLMo-2-32B-0325-Instruct68.842.870.678.087.685.649.777.385.937.573.2

License and use

OLMo 2 is licensed under the Apache 2.0 license. OLMo 2 is intended for research and educational use. For more information, please see our Responsible Use Guidelines. This model has been fine-tuned using a dataset mix with outputs generated from third party models and are subject to additional terms: Gemma Terms of Use.

Citation

@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}, 
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo2ForCausalLM
Ревизия весов
ce177b3

0 моделей