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（帖子仅提供了一个网址：https://allenai.org/olmo，未涉及实质内容描述，故无法准确翻译相关内容，这里内容为空）

讨论总结

该讨论围绕OLMo 2模型发布展开。涉及到模型的性能对比、开源情况、上下文长度、技术问题等多方面内容，包括模型在不同训练阶段的上下文长度、模型转换的技术故障及其解决，还有OLMo 2模型与其他模型的对比，用户对其性能表现的看法等，整体氛围积极，大家积极分享信息、提出问题并解答疑惑。

主要观点

  1. 👍 OLMo 2模型的instruct模型最大标记数为2048，总最大标记数为4096
    • 支持理由：有用户明确指出这一数据情况。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 OLMo - 2模型完全开源，Gemma2仅权重开源，OLMo - 2对社区意义重大
    • 正方观点：OLMo - 2完全开源能让人们看到模型构建过程并应用训练方法，不同资金情况的人对二者的可操作性不同。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 OLMo 2 7b instruct性能与llama 3.1 8b instruct相当是一种好的进步
    • 解释：这种渐进式的改变对模型发展有益。
  4. 💡 从大型模型中蒸馏比从头训练小模型能产生更好的结果
    • 解释：有用户通过对比OLMo 2 13b和gemma - 2 - 9b在逻辑推理方面的表现得出。
  5. 💡 Allen AI研究所发布完全开放模型意义重大
    • 解释：其所有结果都能从零开始重现并改进。

金句与有趣评论

  1. “😂 Toby_Wan: Max token on instruct model of 2048?? :(\n\nEdit: Okay, total max tokens is 4096 for the model. Not state of the art at any means, but at least somewhat usable.”
    • 亮点：生动地展现了对模型标记数的疑惑到理解的过程。
  2. “🤔 Turns out that it’s the tokenizer.json that’s missing the pre_tokenizer, adding the pre_tokenizer from the base model makes the conversion work”
    • 亮点：指出了模型转换问题的关键原因。
  3. “👀 OLMo - 2 is a fully open model, so I think that’s pretty significant for the community.”
    • 亮点：强调了OLMo - 2模型开源对社区的重要意义。
  4. “😎 Weights are an important part in determining how the model inferences, but it isn’t the whole picture.”
    • 亮点：阐述了权重在模型推理中的作用，但也指出其不是全部。
  5. “🤩 This release has a model OLMo 2 13b, which according to benchmarks matches or exceeds Qwen 2.5 7b, LLama 3.1 8b, Gemma2 9b and is only slightly behind Qwen 2.5 14b.”
    • 亮点：展示了OLMo 2 13b模型的优秀性能表现。

情感分析

总体情感倾向积极，大家对OLMo 2模型的发布多持正面态度。主要分歧点在于模型性能的对比方面，例如在逻辑推理方面OLMo 2 13b与gemma - 2 - 9b的比较存在不同看法，可能是因为大家使用的测试基准或者评估角度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的多语言能力改进以及上下文长度扩展。
  • 潜在影响：如果模型多语言能力提升，将有助于其在更多地区和领域的应用；上下文长度扩展可能会使模型在处理长文本任务时表现更好，推动自然语言处理相关领域的发展。

详细内容：

标题：OLMo 2 模型发布引发的热烈讨论

在 Reddit 上，有关“OLMo 2 Models Released!”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一系列有关 OLMo 2 模型的详细信息及相关讨论，获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在 OLMo 2 模型的各项性能指标，如最大令牌数、指令模型的配置、在不同场景下的表现以及与其他类似模型的比较等。

有人指出，OLMo 2 模型的指令模型最大令牌数为 4096，但实际应用中可能存在限制。例如，有用户分享道：“在 DPO 阶段，长度降至 2048，但这并未改变太多。偏好数据的长度较低。”

对于模型的性能，有人认为在某些测试中，它在处理较长指令时表现良好，如“在我们的测试中，它在处理较长指令时表现不错（IFEval 中有一些超过 2k 的情况）。”但也有人提出质疑，觉得其在逻辑推理方面不如某些模型，“我确认这一点，但它在逻辑推理方面也比 Gemma - 2 - 9b 差（在 farel - bench 中检查）。”

关于模型的应用场景，有人提到将其用于基本的计算机视觉工作，“我们使用他们的视觉模型（Molmo）进行基本的 CV 工作。它们相当不错。”

对于模型的开源性质，各方观点认为 OLMo 2 是完全开源的，这意味着训练数据也可供使用，有人表示：“他们提供了所有的训练数据，因此理论上可以进行分析，如果你愿意，甚至可以从头开始重新训练。”

同时，也有用户关心模型的多语言支持情况、是否能扩展上下文长度、是否被 HuggingFace Transformers 支持等问题。例如，“它们现在只支持英语吗？我们能否将上下文长度扩展到 4k 以上？”

此外，讨论中还涉及到模型与其他同类模型的对比，如与 Llama 3.1 等模型在性能上的差异。

总之，这次关于 OLMo 2 模型发布的讨论十分热烈，各方观点纷呈，为我们全面了解该模型提供了丰富的视角。但关于模型的一些关键问题，如性能提升的空间、更广泛的应用场景拓展等，仍有待进一步探讨和实践检验。