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TWIML and Sam Charrington에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 TWIML and Sam Charrington 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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OLMo: Everything You Need to Train an Open Source LLM with Akshita Bhagia - #674

32:12
 
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TWIML and Sam Charrington에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 TWIML and Sam Charrington 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.

Today we’re joined by Akshita Bhagia, a senior research engineer at the Allen Institute for AI. Akshita joins us to discuss OLMo, a new open source language model with 7 billion and 1 billion variants, but with a key difference compared to similar models offered by Meta, Mistral, and others. Namely, the fact that AI2 has also published the dataset and key tools used to train the model. In our chat with Akshita, we dig into the OLMo models and the various projects falling under the OLMo umbrella, including Dolma, an open three-trillion-token corpus for language model pretraining, and Paloma, a benchmark and tooling for evaluating language model performance across a variety of domains.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/674.

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