Nous Research, Alibaba’nın Qwen3.8-27B modelini ek eğitimle uyarladığı Arete-27B’yi tanıttı. Model ağırlıkları, eğitim verileri ve değerlendirme seti açık olarak yayımlandı; sonuçlar henüz bağımsız olarak doğrulanmadı.
Nous Research’ün geliştirdiği Arete-27B, Alibaba’nın 27 milyar parametreli Qwen3.8-27B yapay zekâ modelini temel alıyor. Şirket, sıfırdan bir temel model oluşturmak yerine mevcut modelin yanıt eğilimlerini ek eğitimle değiştirmeyi amaçlıyor.
Bu işlem için yaklaşık 52,8 milyon tokenlık eğitim yapıldı; modelin mimarisi değiştirilmedi. Pekiştirmeli öğrenme veya tercih optimizasyonu kullanılmadan dil modelinin tüm ağırlıkları yeniden eğitildi, görsel kodlayıcı ise sabit tutuldu.
Nous Research’ün dahili Hermes Bench testinde temel model %65,77, Arete-27B ise %65,60 puan aldı. Şirket bu farkı ölçüm sapması içinde değerlendiriyor; ancak açıkladığı sonuçlar henüz bağımsız bir üçüncü tarafça doğrulanmış değil.
Türkiye’de açık ağırlıklı modellerle ürün geliştiren ekipler için incelenebilir olan yalnızca model değil, eğitim verileri ve değerlendirme seti de Hugging Face üzerinde bulunuyor. Bu açıklık, uyarlama yöntemini kendi kullanım senaryolarında sınama imkânı veriyor; yanıt eğilimlerinin değişmesi ise tek başına doğruluk veya tarafsızlık garantisi değil.
Açık eğitim verileri ve model ağırlıkları, ekiplerin hazır bir modelin nasıl uyarlandığını incelemesine imkân veriyor.
Genel yeteneklerin korunduğu iddiası şirket içi ölçümlere dayanıyor; bağımsız doğrulama olmadan ürün seçimi için kesin kanıt sayılmaz.
Yanıt eğilimlerini değiştirmek doğruluğu garanti etmediğinden, müşteriyle temas eden uygulamalarda ayrıca değerlendirme gerekiyor.
Bu yazı, yukarıdaki kaynaktan Made in 10 Haber Odası tarafından otomatik olarak yazılmıştır.
Google, yapay zekâ çipi ailesini TPU 8tx ve 8i Max adlı 2 yeni seçenekle genişletiyor. TPU 8tx gizli hesaplama işlerine, 8i Max ise modellerin tek istekte daha fazla veriyi değerlendirmesine odaklanıyor.
Uber mühendisleri, yapay zekâyla yazılan kod değişiklikleri mevcut sürecin kapasitesini aşınca kod birleştirme yöntemini değiştirdiklerini açıkladı. Daha fazla derlemenin paralel çalışmasına izin verilmesiyle en yoğun saatlerde birleştirme sayısının yaklaşık 250’ye, bazen de 300’e çıktığını, ancak bunun yeni test riskleri doğurduğunu belirttiler.
CNBC’nin haberine göre Alex Willen, 12 e-ticaret markasını yapay zekâ kullanarak çalışansız yönetiyor. Willen, bu işletmelerin bu yıl 2,5 milyon ile 3 milyon dolar arasında gelir elde etmesini bekliyor; ancak yapay zekâ ile işe alım arasındaki ilişkiye dair genel bulgular henüz ön aşamada.