# 分層參數分配

OpenELM是由蘋果公司推出的高效語言模型系列，採用分層縮放策略優化參數分配，提供270M至3B不同規模的預訓練及指令調優模型。

OpenELM是一組開源高效語言模型，採用分層參數分配策略提升模型精度，包含2.7億至30億參數的預訓練及指令調優版本。

OpenELM是一組開源高效語言模型，採用分層縮放策略在Transformer模型的每一層中高效分配參數，從而提升模型精度。

OpenELM是一組開源高效語言模型，採用分層縮放策略優化參數分配，包含2.7億至30億參數的預訓練及指令調優版本。

OpenELM是一組開源高效語言模型，採用分層縮放策略優化參數分配，提升模型準確率。包含270M、450M、1.1B和3B四種參數規模，提供預訓練和指令調優版本。

OpenELM是一組開放的高效語言模型，採用分層縮放策略優化參數分配，提升模型精度。提供2.7億至30億參數的預訓練及指令調優版本。

OpenELM是一組開源高效語言模型，採用分層縮放策略在Transformer模型的每一層中高效分配參數，提升準確性。