Allen Institute for AI ( AI2) は、拡張的なオープンソースの大規模言語モデルである OLMo という画期的なプロジェクトを発表しました。この取り組みは、AI モデルの内部動作を解明し、言語モデリング分野のさらなる進歩を促進するための戦略的な動きです。
OLMo の導入は、生成 AI の急速なイノベーションを促進するためにオープン性が極めて重要であると考えられているときに行われました。 Metaのチーフ AI サイエンティストであるYann LeCun 、オープン基盤モデルの変革的な影響を強調し、これは堅牢で協力的なコミュニティを通じて AI を活用した未来への道を加速できると信じています。
Harvard University Kempner Institute 、 AMD 、フィンランドのCSC-IT Center for Science 、 Databricksの権威あるパートナーが関与する共同作業により、OLMo の開発が推進されました。このパートナーシップは、AI の複雑さに取り組むために必要な学際的なアプローチの証です。
前例のない動きとして、同研究所は事前トレーニング データとトレーニング コードとともに OLMo をリリースし、研究者にとってこの AI モデルの深さを掘り下げるユニークな機会を提供します。このオープン モデルは透明性を新たな高みに引き上げ、 AI2's Dolmaセットからの広範な事前トレーニング データや数百のチェックポイントを備えた堅牢な評価スイートなど、開発者に不可欠なツールを提供します。
OLMo プロジェクト リーダーのHanna Hajishirzi氏は、 AI2で NLP 研究の擁護者でもあり、 University of Washington's Allen Schoolの著名な教授でもあり、AI の科学的理解と進歩におけるオープン性の重要性を強調しています。ハジシルジ氏は、医学研究や天文学研究と比較しながら、OLMo フレームワークにより、安全で信頼性の高い AI システムの開発に役立つ LLM の包括的な研究が可能になることを強調しました。
AI2 OLMo がモデルのトレーニング データへのアクセスを許可することで AI 研究の精度を高め、推測を排除し、証拠に基づいた開発を促進すると指摘しています。この取り組みは、過去の AI モデルからの洞察を明らかにするだけでなく、将来の発見と改善への出発点としても機能します。
AI2さまざまなモデル サイズ、データセット、その他の機能を統合する計画があるため、今後数か月間で OLMo がさらに反復されることが予想されます。同じくUniversity of Washington's Allen Schoolもう一人のプロジェクトリーダーでAI2のシニアディレクターであるノア・スミス氏は、OLMoの中核となる使命を繰り返し述べた。スミス氏は、AI の当初のビジョンをオープン フィールドとして支持しましたが、それは商業化とプライバシーによって曖昧になりました。 OLMo は、AI 研究の共通の本質を復元し、モデル作成から評価方法まで包括的なアクセスを可能にし、それによって包括的かつ責任ある方法で AI テクノロジーを進歩させることを目指しています。
AppMasterのようなプラットフォームもno-codeソリューションの提供を通じてテクノロジーの民主化を重視しているため、OLMo の精神は透明性とアクセシビリティを目指す広範なテクノロジーの動きと一致しています。 OLMo などのオープンソース モデルを擁護することで、テクノロジー コミュニティは共同して責任ある包括的な AI の時代に一歩ずつ近づいています。
