OpenELM硬件兼容性问题有哪些

目前没有找到关于“OpenELM硬件兼容性问题”的具体信息。不过，我可以为您提供关于OpenELM模型本身的相关信息，具体如下：

模型设计

• linear层：都没有使用biaspre-norm + RMSNorm。
• RoPE：使用QASwiGLU FFN和LLAMA相同的tokenizer。
• 其他设计：比较常规，参考了《Delight: Deep and light-weight transformer》，在OpenELM采用了layer-wise scaling的设计。这种设计通过对每层的超参进行scaling，以优化参数量的分配并发挥这些参数的效果。

数据预训练

• 数据来源：RefinedWeb、deduplicated PILE、a subset of RedPajamaa、a subset of Dolma v1.6，总共1.8T token。

训练

• 训练超参：总共约350k step，使用AdamW optimizer、cosine learning rate schedule，warmup=5k、weight decay = 0.1、gradient clipping = 1.0。

由于硬件兼容性问题通常涉及特定硬件与软件之间的相互作用，而OpenELM软件模型，其硬件兼容性问题可能并不直接显现，而是更多体现在运行时性能、资源消耗以及在不同硬件平台上的部署可行性等方面。如果您需要了解OpenELM在特定硬件上的表现，建议参考相关的技术文档或在实际硬件环境中进行测试。