開源模型在人工智能領域展現強大活力，但閉源策略限制了LLM(大型語言模型)的發展。邢波團隊提出的LLM360全面開源倡議旨在解決這一問題。該框架明確了包括訓練數據、代碼、模型檢查點和性能指標在內的各方面細節，為當前和未來的開源模型樹立了透明度的樣本。

　　LLM360的核心組成部分包括訓練數據集、訓練代碼與配置、模型檢查點以及性能指標。這一全方位的開源使得研究者可以更好地在社區中分享與流通，推動人工智能領域的開放合作研究。同時，LLM360框架下發布的AMBER和CRYSTALCODER是兩個從頭開始預訓練的大型語言模型，為研究者提供了開發經驗和性能評估結果。

　　AMBER是基于1.3T token進行預訓練的7B英語語言模型，性能相對較強。而CRYSTALCODER是基于1.4T token訓練的7B語言模型，在語言和代碼任務之間取得了很好的平衡。這兩個模型的開源不僅提供了性能評估結果，還為整個LLM領域的研究提供了實質性的經驗和教訓。

　　總體而言，LLM360的提出為大型語言模型的透明訓練提供了一個標準，推動了開源模型的發展，加速了人工智能領域的進步。這一全面開源的趨勢有望促進更多研究者的參與與合作，推動人工智能技術的不斷創新。