OpenELM模型的可扩展性如何实现

OpenELM模型通过以下方式实现可扩展性：

• 逐层扩展策略：采用独特的逐层扩展（Layer - wise Scaling）技术，让Transformer模型每层的注意力头数和前馈网络（FFN）乘数不同，实现参数非均匀分配，使模型在相同参数量下更高效。
• 引入超参数：通过超参数α和β，精细调整每层的注意力头数和FFN宽度，进一步优化参数分配和模型性能。
• 优化模型架构：采用无偏置参数的全连接层、RMSNorm预归一化、旋转位置嵌入（RoPE）、分组查询注意力（GQA）、SwiGLU FFN、Flash注意力等技术，提升模型效率和性能，助力可扩展性。
• 开源与完整框架：苹果开源了OpenELM的模型权重、训练代码、数据集、训练日志等，还提供转换为MLX库的代码，方便在苹果设备上部署、推理和微调，促进社区参与和模型扩展。