Osegi
Yapay zekâ·1 dk okuma

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.

Abstract illustration of an AI language model being retrained, with data streams flowing through a neural network.
Görsel: Webrazzi

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

SUMO: sayı bulmacası

Doğru kareleri seçin, toplayın, hedefe ulaşın. Öğrenmesi kolay, ustalaşması zor. Ücretsiz, her yaşa uygun.

Dialo: konuşarak dil öğrenin

Yapay zekâ sohbet partneriyle konuşun; her cümleniz düzeltilip kendi dilinizde açıklanarak geri gelsin. 9 dil, A1'den C2'ye.

Etiketler:nous researcharete-27bqwenalibabaopen-weight modelshugging face

Aynı günden diğer haberler

Tümünü gör →

Daha fazla: Yapay zekâ

Tümünü gör →