OpenELM模型的精度如何提升

提升OpenELM模型精度可从以下方面入手：

• 架构优化：采用逐层缩放策略，通过超参数α和β调整每层注意力头数、前馈网络维度，实现参数非均匀分配，提升模型扩展性和精度。
• 训练数据：使用RefinedWeb、PILE等约1.8万亿token的公开数据集预训练，学习广泛语言模式。
• 指令调优：基于UltraFeedback数据集（60k提示）和Alignment Handbook库进行指令调优，平均准确率可提升1-2%。
• 参数高效微调：应用LoRA、DoRA等方法，在常识推理等任务上微调，提升特定场景性能。
• 硬件适配优化：针对终端设备（如M2 MacBook Pro）优化模型结构，减少计算开销，间接提升推理精度。