原贴链接

文档仅提供了一个arXiv的链接：https://arxiv.org/abs/2501.00656，无具体内容可翻译。

讨论总结

此Reddit讨论围绕OLMo相关话题展开，包括OLMo 2模型的性能、架构、预训练数据、开发计划等方面。有用户对OLMo团队表示感谢和赞赏，也有对模型在C语言编码能力方面的质疑与解答，还有用户分享自己对模型的试用体验、对相关发布的疑惑等，整体氛围积极正面。

主要观点

  1. 👍 感谢OLMo团队分享论文并为人类做出贡献
    • 支持理由：[OLMo团队在相关领域有积极成果，发布论文等成果供大家研究]
    • 反对声音：[无]
  2. 🔥 OLMo 2基础模型在性能与计算方面表现优秀，可与其他知名模型相媲美甚至超越
    • 正方观点：[给出了对比数据，如在性能与计算的帕累托前沿表现，使用更少浮点运算等]
    • 反方观点：[无]
  3. 💡 OLMo 2 13b的C语言编码能力差
    • 支持理由：[给出了与其他模型对比的结果]
    • 反对声音：[开发者表示正在开发有编码能力的模型]
  4. 🤔 开源已经接近赶上某些状态且这种情况令人满意
    • 支持理由：[是一种积极的发展趋势]
    • 反对声音：[无]
  5. 🌟 认为AI2表现出色
    • 支持理由：[提到AI2在Youtube上的演讲和展示不错，且其Unified - IO系列是唯一详细记录的资源]
    • 反对声音：[无]

金句与有趣评论

  1. “😂 innominato5090：thank you for posting the paper—OLMo team member here 🫡”
    • 亮点：[体现了OLMo团队成员对发布者的感谢]
  2. “🤔 Willing_Landscape_61：You are the ones giving the most to humanity, with the actual LLMs equivalent of Free Software, not shareware.”
    • 亮点：[高度评价OLMo团队对人类的贡献]
  3. “👀 AppearanceHeavy6724：I’ve tried OLMo 2 13b just now, and is coding abilities in C is absolutely, positively awful, worse than Granite 3.1 8b, LLama 3.2 3b, let alone Qwen (at any size above 0.5b). Gemma 2 2b level of performance.”
    • 亮点：[直观地指出OLMo 2 13b在C语言编码能力方面的糟糕表现]
  4. “😎 klstats：team member here 👋 for molmo we released links to the trainin data on huggingface [https://huggingface.co/collections/allenai/pixmo - 674746ea613028006285687b](https://huggingface.co/collections/allenai/pixmo - 674746ea613028006285687b) and are mid - experiments applyin the molmo recipe to olmo 2 weights”
    • 亮点：[OLMo团队成员分享molmo训练数据链接和正在进行的实验]
  5. “💪 realJoeTrump: This is the REAL OPEN AI”
    • 亮点：[简洁地将讨论内容与Open AI建立联系]

情感分析

[总体情感倾向积极，主要分歧点在于OLMo 2 13b的C语言编码能力方面，可能的原因是用户的试用体验与开发者的开发目标及现状之间存在差异]

趋势与预测

  • 新兴话题：[OLMo后续开发的有编码能力的模型发布后的表现]
  • 潜在影响：[如果OLMo在模型开发上取得更多成果，可能会推动相关领域开源模型的发展]

详细内容：

标题：关于 OLMo 2 的热门讨论

近日，Reddit 上关于“2 OLMo 2 Furious”的话题引起了广泛关注，该帖子获得了众多的点赞和评论。原帖主要分享了 OLMo 2 的相关内容，并提供了一些链接，包括论文链接https://arxiv.org/abs/2501.00656以及模型的相关数据和训练代码等。帖子引发了大家对于 OLMo 2 性能、应用场景、未来发展以及与其他模型对比等方面的热烈讨论。

在讨论中，主要观点呈现出多样化。有人对 OLMo 团队表示感谢，并询问是否有关于 Molmo 的更新。团队成员介绍了 Molmo 的训练数据链接https://huggingface.co/collections/allenai/pixmo-674746ea613028006285687b，还提到已发布 Molmo 训练代码等。有人称赞团队的工作，认为他们为人类做出了巨大贡献。也有人关心是否会有 32B 或 70B 模型版本，团队成员表示正在考虑规模扩展。

对于 OLMo 2 的性能，有人指出其在某些方面表现出色，比如有人认为在某些基准测试中它有显著的升级。但也有人尝试后认为其 C 语言编码能力很差，团队成员解释是因为训练时使用的代码数据较少，强调团队的使命是完全开放并缩小与专有模型的差距，认为这是一项科学贡献。

在这场讨论中，大家的共识在于对开源和团队工作的认可。特别有见地的观点如关于数据策略的解释，指出其采取了“自下而上”的数据整理策略，旨在针对特定能力进行优化。

总之，Reddit 上关于 OLMo 2 的讨论展现了大家对其的关注和期待，也为相关领域的发展提供了丰富的思考和交流。