Together AI расширила свой сервис тонкой настройки для поддержки более широкого спектра моделей с открытым весом, включая GLM-5.3 и Kimi K2.7, а также представила отслеживание экспериментов в реальном времени и более точный контроль над процессом обучения.
- Поддержка новых моделей включает GLM-5.3, Kimi K2.7, Qwen 3.8-27B, Gemma 4 и варианты DeepSeek-V4.
- Метрики в реальном времени теперь доступны через API, CLI и UI, что позволяет пользователям отслеживать функцию потерь и нормы градиентов в режиме реального времени.
- Экспертный LoRA позволяет адаптерам нацеливаться на экспертные слои в моделях Mixture-of-Experts, улучшая способность к запоминанию новых знаний до 89% по сравнению с 15% для стандартных адаптеров.
- Ранняя остановка автоматически прерывает запуски, когда функция потерь на валидации выходит на плато, и возвращает стоимость неиспользованных шагов обучения.
- Поддерживаются произвольные размеры батчей благодаря накоплению градиентов, что позволяет обрабатывать последовательности, превышающие объем памяти GPU.
- Цены на обучение адаптеров LoRA снижены на 30–70%, с особыми скидками для таких моделей, как серия gpt-oss.
- Предварительная проверка файлов проверяет JSONL-наборы данных на наличие ошибок схемы перед отправкой задачи, а выборочные веса позволяют контролировать влияние каждого примера.
Эти обновления направлены на снижение технических барьеров и затрат, а также на обеспечение более точного контроля над рабочими процессами разработки моделей.