# 階層的パラメータ割り当て

OpenELMはAppleが開発した効率的な言語モデルシリーズで、階層的スケーリング戦略によりパラメータ割り当てを最適化し、270Mから3Bまでの様々な規模の事前学習及び指示チューニングモデルを提供します。

OpenELMは、階層的パラメータ割り当て戦略を用いてモデル精度を向上させるオープンソースの効率的な言語モデルのセットで、2.7億から30億パラメータのプリトレーニングおよび指示チューニングバージョンを含みます。

OpenELMは、Transformerモデルの各層で効率的にパラメータを割り当てる階層的スケーリング戦略を採用した、オープンソースの効率的な言語モデルのセットです。

OpenELMは階層的スケーリング戦略でパラメータ割り当てを最適化したオープンソースの効率的言語モデル群で、2.7億から30億パラメータの事前学習版及び命令チューニング版を含みます。

OpenELMは、階層的スケーリング戦略を用いてパラメータ割り当てを最適化し、モデル精度を向上させる一連のオープンな効率的言語モデルです。2.7億から30億パラメータの事前学習版と指示チューニング版を提供しています。

OpenELMは一連のオープンソースの高効率言語モデルで、階層的スケーリング戦略を用いてTransformerモデルの各層に効率的にパラメータを割り当て、精度を向上させます。