Together AIは、GLM-5.3やKimi K2.7を含むより広範なオープンウェイトモデルをサポートするようファインチューニングサービスを拡大し、リアルタイムの実験追跡とトレーニングプロセスに対するより細かな制御を導入した。

  • 新しいモデルサポートには、GLM-5.3、Kimi K2.7、Qwen 3.8-27B、Gemma 4、およびDeepSeek-V4バリエーションが含まれる。
  • リアルタイムメトリクスがAPI、CLI、UIを通じて公開され、ユーザーは損失と勾配ノルムをリアルタイムで監視できる。
  • エキスパートLoRAにより、アダプターはMixture-of-Expertsモデルのエキスパート層を対象とでき、標準的なアダプターの15%に対して新しい知識の想起率を89%に向上させる。
  • 早期終了機能は検証損失が頭打ちになった際に実行を自動的に停止し、未使用のトレーニングステップを返金する。
  • GPUメモリを超えるシーケンスを処理するため、勾配蓄積を通じて任意のバッチサイズがサポートされる。
  • LoRAアダプターのトレーニング価格が30%から70%引き下げられ、gpt-ossシリーズなどの特定のモデルで具体的な節約が可能となった。
  • プレフライトファイル検証はジョブ送信前にJSONLデータセットのスキーマエラーをチェックし、サンプル重みにより例ごとの影響制御が可能。

これらの更新は、技術的な摩擦とコストを削減しつつ、モデル開発ワークフローに対するより精密な制御を可能にすることを目指している。