/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
472 млн
Размер весов
27,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
olmoe · MoE
Базовая модель
OLMoE-1B-7B-0125-SFT
Библиотека
transformers
Опубликована
27 янв 2025

OLMoE-1B-7B-0125-DPO

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Англоязычная диалоговая модель Allen Institute for AI на архитектуре OLMoE для генерации текста и выполнения инструкций.

497скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 фев 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

OLMoE-1B-7B-0125-DPO — англоязычная диалоговая модель Allen Institute for AI, опубликованная в январе 2025 года. Это вариант OLMoE с архитектурой Mixture of Experts для генерации текста и ответов в чате. В метаданных указаны 472,1 млн параметров и контекст до 4096 токенов; модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors.

Модель создана на основе OLMoE-1B-7B-0125-SFT и дополнительно обучена методом DPO на варианте набора Tülu 3. Обучение охватывает диалоговые и другие задачи, включая математические рассуждения и следование инструкциям. Лицензия Apache 2.0 разрешает использование и модификацию на её условиях.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге на английском языке
  • генерация текста по запросу
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • решение математических задач и задач на рассуждение
  • проверка следования инструкциям

Ограничения

README предупреждает об ограниченном обучении безопасности: модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Её не сопровождает автоматическая фильтрация ответов.

Для каких профессий подходит12

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

OLMoE-1B-7B-0125-DPO

Release Documentation

OLMoE-1B-7B-0125-DPO January 2025 is post-trained variant of the OLMoE-1B-7B January 2025 model, which has undergone supervised finetuning on an OLMo-specific variant of the Tülu 3 dataset and further DPO training on this dataset. Tülu 3 is designed for state-of-the-art performance on a diversity of tasks in addition to chat, such as MATH, GSM8K, and IFEval. Check out the OLMoE 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 (coming soon), and associated training details. The core models released in this batch include the following:

StageOLMoE 1B-7B
Base Modelallenai/OLMoE-1B-7B-0125
SFTallenai/OLMoE-1B-7B-0125-SFT
DPOallenai/OLMoE-1B-7B-0125-DPO
Final Models (RLVR)allenai/OLMoE-1B-7B-0125-Instruct
Reward Model (RM)allenai/OLMoE-1B-7B-0125-RM

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/OLMoE-1B-7B-0125-DPO

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("OLMoE-1B-7B-0125-DPO")

Chat template

The chat template for our models is formatted as:

<|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|>

Or with new lines expanded:

<|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|>

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

Benchmark (eval)OLMoE-1B-7B-0125-InstructOLMoE-1B-7B-0924-InstructOLMoE-1B-7B-0125-DPOOLMoE-1B-7B-0125-SFTOLMoE-1B-7B-0924-SFT
Avg.45.6238.4445.0541.7637.05
MMLU (CoT)55.0854.5754.9355.2654.32
PopQA19.7520.5619.6520.1221.01
TruthfulQA50.5649.1449.9945.4844.66
BigBenchHard (CoT)38.6136.7837.3737.3136.55
DROP47.8734.4848.3848.5734.71
MATH (Flex)21.418.1620.3621.388.15
GSM8K72.4047.3864.5955.7242.46
HumanEval62.3063.0461.9262.5863.72
HumanEval+54.3758.9357.6155.6757.40
IFEval66.3645.2965.6256.5641.22
AlpacaEval17.997.5419.505.836.38
Safety (average)90.4051.4091.4094.5065.80

License and use

OLMoE is licensed under the Apache 2.0 license. OLMoE 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

@misc{muennighoff2024olmoeopenmixtureofexpertslanguage,
      title={OLMoE: Open Mixture-of-Experts Language Models}, 
      author={Niklas Muennighoff and Luca Soldaini and Dirk Groeneveld and Kyle Lo and Jacob Morrison and Sewon Min and Weijia Shi and Pete Walsh and Oyvind Tafjord and Nathan Lambert and Yuling Gu and Shane Arora and Akshita Bhagia and Dustin Schwenk and David Wadden and Alexander Wettig and Binyuan Hui and Tim Dettmers and Douwe Kiela and Ali Farhadi and Noah A. Smith and Pang Wei Koh and Amanpreet Singh and Hannaneh Hajishirzi},
      year={2024},
      eprint={2409.02060},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2409.02060}, 
}
@article{lambert2024tulu3,
  title = {Tülu 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training},
  author = {
    Nathan Lambert and 
    Jacob Morrison and 
    Valentina Pyatkin and 
    Shengyi Huang and 
    Hamish Ivison and 
    Faeze Brahman and 
    Lester James V. Miranda and 
    Alisa Liu and 
    Nouha Dziri and 
    Shane Lyu and 
    Yuling Gu and 
    Saumya Malik and 
    Victoria Graf and 
    Jena D. Hwang and 
    Jiangjiang Yang and
    Ronan Le Bras and
    Oyvind Tafjord and
    Chris Wilhelm and
    Luca Soldaini and 
    Noah A. Smith and 
    Yizhong Wang and 
    Pradeep Dasigi and 
    Hannaneh Hajishirzi
  },
  year = {2024},
  email = {tulu@allenai.org}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
OlmoeForCausalLM
Ревизия весов
0f2e2e1

0 моделей