論文の概要: LLM360: Towards Fully Transparent Open-Source LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06550v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 17:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 14:41:58.767362
• Title: LLM360: Towards Fully Transparent Open-Source LLMs
• Title（参考訳）: LLM360: 完全透明なオープンソースLLMを目指して
• Authors: Zhengzhong Liu, Aurick Qiao, Willie Neiswanger, Hongyi Wang, Bowen Tan, Tianhua Tao, Junbo Li, Yuqi Wang, Suqi Sun, Omkar Pangarkar, Richard Fan, Yi Gu, Victor Miller, Yonghao Zhuang, Guowei He, Haonan Li, Fajri Koto, Liping Tang, Nikhil Ranjan, Zhiqiang Shen, Xuguang Ren, Roberto Iriondo, Cun Mu, Zhiting Hu, Mark Schulze, Preslav Nakov, Tim Baldwin, Eric P. Xing
• Abstract要約: LLM360の目標は、すべての人がエンドツーエンドのトレーニングプロセスを透過的かつ再現可能にすることで、オープンで協力的なAI研究を支援することである。 LLM360の最初のステップとして、スクラッチから事前トレーニングされた2つの7BパラメータLSM、AmberとCrystalCoder、トレーニングコード、データ、中間チェックポイント、分析をリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.05970416013403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent surge in open-source Large Language Models (LLMs), such as LLaMA, Falcon, and Mistral, provides diverse options for AI practitioners and researchers. However, most LLMs have only released partial artifacts, such as the final model weights or inference code, and technical reports increasingly limit their scope to high-level design choices and surface statistics. These choices hinder progress in the field by degrading transparency into the training of LLMs and forcing teams to rediscover many details in the training process. We present LLM360, an initiative to fully open-source LLMs, which advocates for all training code and data, model checkpoints, and intermediate results to be made available to the community. The goal of LLM360 is to support open and collaborative AI research by making the end-to-end LLM training process transparent and reproducible by everyone. As a first step of LLM360, we release two 7B parameter LLMs pre-trained from scratch, Amber and CrystalCoder, including their training code, data, intermediate checkpoints, and analyses (at https://www.llm360.ai). We are committed to continually pushing the boundaries of LLMs through this open-source effort. More large-scale and stronger models are underway and will be released in the future.
• Abstract（参考訳）: LLaMA、Falcon、Mistralといった最近のオープンソースのLarge Language Models(LLMs)の急増は、AI実践者や研究者にさまざまな選択肢を提供している。 しかし、ほとんどのllmは最終的なモデル重みや推論コードのような部分的なアーティファクトのみをリリースしており、技術的レポートは高レベルの設計選択と表面統計の範囲をますます制限している。 これらの選択は、LLMのトレーニングに透明性を低下させ、トレーニングプロセスにおける多くの詳細を再発見させることによって、この分野の進歩を妨げる。 LLM360は、すべてのトレーニングコードとデータ、モデルチェックポイント、中間結果のコミュニティへの提供を提唱する、完全にオープンソースなLCMのイニシアチブである。 LLM360の目標は、すべての人がエンドツーエンドのLLMトレーニングプロセスを透過的かつ再現可能にすることで、オープンで協力的なAI研究を支援することである。 LLM360の最初のステップとして、トレーニングコード、データ、中間チェックポイント、分析(https://www.llm360.ai)を含む、スクラッチから事前トレーニングされた2つの7Bパラメータ、AmberとCrystalCoderをリリースします。 私たちは、このオープンソース活動を通じてLLMの境界を継続的に押し進めることにコミットしています。 より大規模で強力なモデルが進行中であり、将来リリースされる予定である。

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