# 高效語言模型

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。

採用閃存線性注意力（flash-linear attention）格式的RWKV-7模型，支持英語文本生成任務。

BitNet b1.58 是一種1.58位量化的大型語言模型，通過降低權重精度來減少計算資源需求，同時保持接近全精度模型的性能。

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。

基於RetNet架構與Transformer混合的線性計算成本推理模型，通過跨架構遷移學習實現

該模型是在wikitext數據集上對TinyBERT_L-4_H-312_v2進行微調的版本，主要用於文本相關任務。