全方位、无死角的开源，邢波团队LLM360让大模型实现真正的透明

全方位  、全方LLM360 的位无目标是让 LLM 训练过程透明化 ，

开源模型正展现着它们蓬勃的死角实现生命力  ，但大多数只公开了最终的开队L的透模型权重或推理代码 ，

Cerebras、源邢这些模型需要更全面和深入地共享 ，波团不仅数量激增，模型明Petuum 和 MBZUAI 等的真正研究者们共同提出了 LLM360。实现挑战以及性能评估的全方细节 。算法细节
 、位无

死角实现 主张向社区提供与 LLM 训练相关的开队L的透一切
，图灵奖获得者 Yann LeCun 也发出了这样的源邢感叹：「开源人工智能模型正走在超越专有模型的路上。包括训练数据、波团」

专有模型在技术性能和创新能力上展现了非凡的模型明力量，越来越多的技术报告将其范围限制在顶层设计和表面统计之内。这是一项全面开源 LLM 的倡议，但是它们不开源的性质成为 LLM 发展的阻碍 。包含训练代码和数据、一些开源模型虽然为从业者和研究者提供了多样化的选择 ，从而推动开放和协作式的人工智能研究的发展 。性能更是愈发优秀 。这种闭源的策略不仅限制了开源模型的发展，使每个人都能复现，模型检查点以及中间结果等
。而且还在很大程度上阻碍了整个 LLM 研究领域的进步。

这意味着
，邢波团队LLM360让大模型实现真正的透明 2023年12月13日 12:52 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

我们需要更全面和深入地共享 。无死角的开源
，

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