提供基础工具：

预训练框架：OpenBMB为研究者提供预训练语言模型所需的框架，这些框架通常包含模型定义、优化器、训练循环等关键组件。

数据处理工具：语言模型的训练需要大量的文本数据。OpenBMB提供数据清洗、预处理、分词、标记化等工具，帮助研究者高效地准备训练数据。

分布式训练支持：为了训练大规模语言模型，需要利用分布式计算资源。OpenBMB提供分布式训练的支持，包括模型并行、数据并行等策略，以实现高效的模型训练。

构建预训练模型：

模型架构设计：OpenBMB提供多种经典的预训练模型架构，如BERT、GPT等，并鼓励研究者基于这些架构进行创新。

模型训练：使用提供的工具和框架，研究者可以方便地训练自己的预训练语言模型。

模型评估：

基准测试集：OpenBMB提供一系列标准化的基准测试集，用于评估预训练模型在各项任务上的性能。

评估指标：针对不同类型的任务，OpenBMB定义了一系列评估指标，如准确率、F1分数、困惑度等，以量化模型的性能。

模型对比：OpenBMB鼓励研究者将自己的模型与现有模型进行对比，以展示模型的优势和不足。

模型应用：

下游任务适配：OpenBMB提供将预训练模型应用于下游任务（如文本分类、问答等）的指南和工具，帮助研究者快速将模型应用于实际场景中。

模型微调：对于特定的下游任务，研究者可以使用OpenBMB提供的工具对预训练模型进行微调，以进一步提高模型的性能。

模型部署：OpenBMB也关注模型的部署和性能优化，提供将模型部署到生产环境的指导和工具。

社区建设：

文档和教程：OpenBMB提供详细的文档和教程，帮助新手快速上手并理解如何使用其提供的工具和资源。

论坛和问答：OpenBMB拥有一个活跃的社区论坛，研究者可以在这里提问、分享经验、交流想法。

竞赛和活动：为了推动模型创新和应用落地，OpenBMB会定期举办竞赛和活动，吸引更多的研究者参与。

促进研究和发展：

模型创新：通过提供基础工具和资源，OpenBMB鼓励研究者探索新的模型架构、训练策略等，以推动自然语言处理领域的研究和发展。

应用落地：OpenBMB关注模型的实际应用效果，通过提供模型应用和部署的支持，帮助研究者将研究成果转化为实际产品或服务。