Nous Research, Alibaba'nın Qwen modelini Arete-27B olarak yeniden eğitti
Nous Research, Qwen3.8-27B'yi yeniden eğiterek Arete-27B'yi yayımladı. Şirketin kendi testlerine göre Çin hükümetinin söylemini yansıtan yanıtlar yüzde 22'den yüzde 0,9'a düştü.

Açık kaynak yapay zeka modelleri geliştiren Nous Research, Alibaba'nın Qwen3.8-27B modelini yeniden eğiterek Arete-27B'yi tanıttı. Şirket, Çin'de geliştirilen bir modelde "Batılı değerleri güçlendirmeyi" amaçladığını söylüyor.
Sıfırdan yeni bir temel model geliştirilmedi. Nous Research, mevcut 27 milyar parametreli model üzerinde yaklaşık 52,8 milyon tokenlık ek eğitim yaptı. Veri seti iki kez baştan sona işlendi ve süreç 1.202 eğitim adımında tamamlandı. Pekiştirmeli öğrenme ya da tercih optimizasyonu kullanılmadı, mimari de değişmedi. Veriler metin tabanlı olduğu için görsel kodlayıcı donduruldu.
Sonuçlar şirketin kendi değerlendirmesinden
Şirket, ifade özgürlüğü, devlet ideolojisi, serbest piyasa, eğitim, veri gizliliği ve gözetim, demokrasi ve çevre olmak üzere yedi kategoride 803 soruluk bir set hazırladı. Yanıtlar hem bilgi aktarımı hem de Çin hükümetinin resmi söyleminin benimsenip benimsenmediği açısından puanlandı. Qwen3.8-27B'de resmi söylemi benimseyen yanıt oranı yüzde 22 iken Arete-27B'de yüzde 0,9'a indi. 5 üzerinden hesaplanan "fact score" 2,32'den 2,98'e çıktı.
En büyük değişim ifade özgürlüğünde görüldü: bilgi skoru 0,89'dan 2,44'e yükselirken resmi söylemi benimseyen yanıtlar yüzde 60'tan yüzde 1'e geriledi.
Ancak değerlendirme Nous Research'ün kendi sistemi. Yanıtları Grok 4.7 puanladı; insan kontrolü yalnızca 25 soruluk örnekte yapıldı. Sonuçlar bağımsız bir üçüncü tarafça doğrulanmadı ve resmi söylem oranındaki düşüş, tüm siyasi yanlılıkların giderildiği anlamına gelmiyor.
Genel performans korundu
Şirketin dahili Hermes Bench testinde Qwen3.8-27B yüzde 65,77, Arete-27B yüzde 65,60 aldı; 0,17 puanlık fark ölçüm sapması sayılabilir. Terminal-Bench-2.1'de Arete-27B yüzde 70, temel model yüzde 67 skor yaptı. Şirket, test yapılandırmalarındaki farklar nedeniyle bu artışı kendi yöntemine doğrudan bağlamıyor.
Öğretmen model olarak Inkling kullanıldı; yaklaşık 20 bin istemden 28.886 örneklik bir veri seti üretildi. Model ağırlıkları, eğitim verileri ve değerlendirme seti Hugging Face'te yayımlandı, böylece araştırmacılar sonuçları bağımsız olarak sınayabilecek. Nous Research'e göre açık ağırlıklı modellerdeki değer yargıları görece sınırlı ek eğitimle ciddi ölçüde değiştirilebiliyor.
Göz atmaya değer uygulamalar
Doğru kareleri seçin, toplayın, hedefe ulaşın. Öğrenmesi kolay, ustalaşması zor. Ücretsiz, her yaşa uygun.
Yapay zekâ sohbet partneriyle konuşun; her cümleniz düzeltilip kendi dilinizde açıklanarak geri gelsin. 9 dil, A1'den C2'ye.
EDIFACT ve X12 mesajlarını açın, her segment açıklansın, JSON/XML'e çevirin, PDF ve Excel'e aktarın. Yerelde çalışır, yükleme yok.
Kime, hangi özel gün için ve nasıl bir karakter olduğunu seçin. Arama motoru yerel mağazaların ürün açıklamalarını okuyup uygun olanları sıralar. Ücretsiz, kayıt yok.
Aynı günden diğer haberler
Tümünü gör →
Apple, Logic Pro'da Intelligence Usage Packs'i 49,99 dolara sundu

Redalpine, 250 milyon dolarlık RAC VIII fonunu kapattı

Valkyrie Dynamics, dron önleyici radar için 1 milyon euro topladı

Red Hat, yapay zekâ destekli sorun giderme sunan OpenShift 5'i çıkardı
Daha fazla: Yapay zekâ
Tümünü gör →
Claude Fable 5.2 tek istekten 8 saatte tam bir 3D FPS oyunu üretti

PwC'nin yapay zekâ mağaza müdürü ekiple anlaşamadı, zarar etti

Alexa+ Almanya'da artık tarayıcıdan, Alexa.com üzerinden kullanılıyor
