原文标题：权重、代码、数据集全开源，性能超越Mistral-7B，苹果小模型来了
原文作者：机器之心
冷月清谈：
DCLM-7B是真正意义上的开源模型，因为它不仅开源了模型权重，还开源了训练代码和预训练数据集。这使得研究人员可以更轻松地复制和改进模型。
该模型采用基于OpenLM框架的预训练方案，在MMLU基准上5-shot准确率达到64%，与Mistral-7B-v0.3（63%）和Llama 3 8B（66%）相当。DCLM-7B在53个自然语言理解任务上的平均表现也可与Mistral-7B-v0.3和Llama 3 8B 相媲美，但所需计算量仅为Llama 3 8B的1/6。
怜星夜思：
2、DCLM-7B模型的开源对语言模型研究和开发有何影响？
3、苹果DCLM-7B模型是否标志着小模型时代的到来？
原文内容
机器之心编辑部
小模型成趋势？
本周，OpenAI 上线小模型 GPT-4o-mini，小模型赛道正式开卷。近期加入这一赛道的还有苹果。
最近，苹果公司作为 DataComp-LM（DCLM）项目的研究机构之一，在 Hugging Face 上发布了 DCLM-7B 开源模型。该模型性能已经超越了 Mistral-7B，并且正在逼近其他领先的开源模型，包括 Llama 3 和 Gemma。
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.11794
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项目链接：https://huggingface.co/apple/DCLM-7B
论文作者之一、苹果机器学习团队 Vaishaal Shankar 将 DCLM 模型描述为「真正开源的最佳模型」，因为 DCLM 不仅开源了模型权重，还开源了训练代码和预训练数据集。
研究介绍
大型语言模型（LLM）目前面临的一个评估挑战是缺乏受控比较。LLM 研究通常会比较采用不同架构、计算或超参数的模型，因此难以理清影响语言模型质量的因素。
基于此，研究团队提出了语言模型数据比较新基准 ——DCLM，这是语言模型训练数据整编（curation）的第一个基准，旨在让 LLM 通过设计高质量数据集来提高模型性能，特别是在多模态领域。
研究团队发现基于模型的过滤，即由机器学习 (ML) 模型从较大的数据集中自动过滤和选择高质量数据，可能是构建高质量训练集的关键。
DCLM 整体思路很简单：使用一个标准化的框架来进行实验，包括固定的模型架构、训练代码、超参数和评估，最终找出哪种数据整理策略最适合训练出高性能的模型。
使用 DCLM，研究团队构建了一个高质量数据集 DCLM-BASELINE，并用该数据集从头开始训练了一个 7B 参数模型 —— DCLM-7B。
DCLM-7B 模型的细节。
DCLM-7B 使用基于 OpenLM 框架的预训练方案，在 MMLU 基准上 5-shot 准确率达到 64%，可与 Mistral-7B-v0.3（63%）和 Llama 3 8B（66%）相媲美，并且在 53 个自然语言理解任务上的平均表现也可与 Mistral-7B-v0.3、Llama 3 8B 相媲美，而所需计算量仅为 Llama 3 8B 的 1/6。
以下是 DCLM-7B 在各种任务（部分）上的评估结果：
DCLM-7B 与其他同等大小模型比较结果如下表所示：
值得注意的是，大部分其他模型虽然开放权重但封闭数据。这就是 Vaishaal Shankar 将 DCLM 模型描述为「真正开源」的原因。
参考链接：https://venturebeat.com/ai/apple-shows-off-open-ai-prowess-new-models-outperform-mistral-and-hugging-face-offerings/
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