OpenELM本地部署的性能怎样

OpenELM是苹果公司开源的一系列高效语言模型，专为端侧和桌面级的本地部署设计，目的是提升文本相关任务的执行效率，如电子邮件编写等。以下是关于OpenELM本地部署的性能评估：

性能评估

• 与现有模型的比较：尽管OpenELM在某些测试集上的成绩并不突出，但其在参数效率上有显著优势。例如，在大约十亿参数的预算下，OpenELM的准确率较OLMo提升了2.36%，且预训练所需的Token数量减少了一半。
• 在特定测试集上的表现：在10-shot ARC-C基准测试中，OpenELM得分为84.9%，在5-shot MMLU上得分为68.8%，在5-shot HellaSwag上得分为76.7%。

创新之处

• OpenELM采用了无编码器的Transformer架构，并在多个方面进行了技术创新，如“层级缩放”策略、不使用全连接层中的可学习偏置参数、采用RMSNorm进行预归一化等。

适用场景

• OpenELM系列模型包含2.7亿、4.5亿、11亿和30亿共4个不同参数版本，适用于需要保障隐私的企业或开发者，如医疗、金融等对数据隐私有高要求的场景。

OpenELM模型在参数效率和推理性能上具有一定的优势，特别是在资源受限的设备上。然而，与一些顶尖模型相比，其在某些测试集上的表现仍有提升空间。