# 分层参数分配

OpenELM是由苹果公司推出的高效语言模型系列，采用分层缩放策略优化参数分配，提供270M至3B不同规模的预训练及指令调优模型。

OpenELM是一组开源高效语言模型，采用分层参数分配策略提升模型精度，包含2.7亿至30亿参数的预训练及指令调优版本。

OpenELM是一组开源高效语言模型，采用分层缩放策略在Transformer模型的每一层中高效分配参数，从而提升模型精度。

OpenELM是一组开源高效语言模型，采用分层缩放策略优化参数分配，包含2.7亿至30亿参数的预训练及指令调优版本。

OpenELM是一组开源高效语言模型，采用分层缩放策略优化参数分配，提升模型准确率。包含270M、450M、1.1B和3B四种参数规模，提供预训练和指令调优版本。

OpenELM是一组开放的高效语言模型，采用分层缩放策略优化参数分配，提升模型精度。提供2.7亿至30亿参数的预训练及指令调优版本。

OpenELM是一组开源高效语言模型，采用分层缩放策略在Transformer模型的每一层中高效分配参数，提升准确性。