Together AI ने GLM-5.3 और Kimi K2.7 सहित अधिक खुले-वजन वाले मॉडलों को समर्थन देने के लिए अपनी फाइन-ट्यूनिंग सेवा का विस्तार किया है, साथ ही लाइव प्रयोग ट्रैकिंग और प्रशिक्षण प्रक्रिया पर बेहतर नियंत्रण पेश किए हैं।
- नए मॉडल समर्थन में GLM-5.3, Kimi K2.7, Qwen 3.8-27B, Gemma 4 और DeepSeek-V4 वेरिएंट शामिल हैं।
- लाइव मेट्रिक्स अब API, CLI और UI के माध्यम से उपलब्ध हैं, जिससे उपयोगकर्ता रियल-टाइम में हानि (loss) और ग्रेडिएंट नॉर्म की निगरानी कर सकते हैं।
- विशेषज्ञ LoRA एडेप्टर्स को मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडलों में विशेषज्ञ परतों को लक्षित करने देता है, जिससे नए ज्ञान की रिकॉल 89% तक बढ़ जाती है, जबकि मानक एडेप्टर्स के लिए यह 15% था।
- अर्ली स्टॉपिंग वैलिडेशन हानि के प्लेटो पर पहुंचने पर स्वचालित रूप से रन को रोक देती है और उपयोग न किए गए प्रशिक्षण चरणों का भुगतान वापस कर देती है।
- GPU मेमोरी से अधिक होने वाले सीक्वेंस को संभालने के लिए ग्रेडिएंट एक्कुमुलेशन के माध्यम से मनमाना बैच साइज समर्थित हैं।
- LoRA एडेप्टर्स के प्रशिक्षण की कीमतों में 30% से 70% तक कमी की गई है, जिसमें gpt-oss श्रृंखला जैसे मॉडलों के लिए विशिष्ट बचत शामिल है।
- प्री-फ्लाइट फाइल वैलिडेशन जॉब सबमिट करने से पहले JSONL डेटासेट में स्कीमा त्रुटियों की जांच करता है, और सैंपल वजन प्रति-उदाहरण प्रभाव नियंत्रण की अनुमति देते हैं।
इन अपडेट्स का उद्देश्य तकनीकी बाधाओं और लागत को कम करना और मॉडल विकास कार्यप्रवाह पर अधिक सटीक नियंत्रण प्रदान करना है।