OpenLLaMA — открытая репродукция семейства трансформерных языковых моделей, основанных на архитектуре LLaMA и ориентированных на исследования и разработку. Проекты под этим названием стремятся воспроизвести или адаптировать поведение исходных моделей посредством предобучения на доступных наборах данных и предоставления предварительно обученных весов и конфигураций в открытом доступе. Цель таких реализаций — обеспечить исследователей, инженеров и энтузиастов возможностью изучать архитектурные решения, проводить эксперименты с дообучением и интегрировать модели в независимые приложения без ограничений проприетарных поставщиков.
Развитие OpenLLaMA обычно сопровождалось документированием архитектурных деталей (число слоёв, размер скрытых представлений, механизмы позиционного кодирования и т. п.), инструкциями по сборке токенизаторов и примерами применения. В зависимости от конкретной версии в репозиториях представлены модели разного размера — от малых конфигураций для локальной разработки до более крупных экземпляров, требующих значительных вычислительных ресурсов. Авторы таких проектов нередко уточняют ограничения воспроизводимости и указывают на отличия от оригинальных коммерческих или академических реализаций, если они известны.
- Открытый доступ: предоставление предварительно обученных весов и конфигураций для свободного использования в исследованиях и разработке.
- Совместимость: совместимость с общепринятыми фреймворками машинного обучения и инструментами для загрузки и инференса моделей.
- Разнообразие размеров: доступность нескольких конфигураций по числу параметров, позволяющая выбирать модели под разные вычислительные бюджеты.
- Документация: описание архитектуры, данных токенизации и рекомендуемых практик для дообучения и инференса.
- Исследовательские сценарии: поддержка экспериментов с дообучением, оценкой производительности и анализом поведения моделей в различных задачах обработки естественного языка.
- Ограничения и прозрачность: явное указание на разницу в данных и процедуре обучения по сравнению с оригинальными моделями, а также предупреждения о возможных искажениях и рисках при применении.
- Сообщество и развитие: активное сообщество разработчиков и исследователей, вносящих улучшения, исправления и инструменты для упрощения воспроизводимости.
- Лицензирование: выпуск компонентов и моделей под лицензиями, допускающими исследовательское и совместное использование, с оговорками, зависящими от конкретного репозитория.