GLM-5.2 يتصدر معيار الضبط الدقيق وسط جدل، ويوضح المؤلفون: لا تقطير لكلود

robot
إنشاء الملخص قيد التقدم
وفقًا لرصد "دونغتشا بيتينغ"، احتل النموذج مفتوح المصدر GLM-5.2 صدارة معيار الضبط الذاتي PostTrainBench، لكنه تعرض لانتقادات من المتحدي scaling01 لافتقاره إلى القيمة العملية. وأشار إلى أن ترتيب النموذج قفز من المركز 22 إلى الأول في غضون بضعة أشهر فقط، وهو أمر غير معتاد للغاية، كما أن الاختبار يفتقر إلى مجموعة مخفية، مما يسهل على الوكلاء استغلال تحسين الترتيب، مما يؤدي إلى نماذج يصعب تطبيقها في العالم الحقيقي. ومع ذلك، رد المؤيدون بأنه من غير الواقعي توقع أن يكمل الوكلاء الضبط الدقيق العام في ظل قيود وحدة معالجة رسوميات H100 واحدة لمدة 10 ساعات، وأن التحسين المستهدف هو قاعدة في التعلم الآلي. تظهر السجلات العامة أن GLM-5.2 لديه منطق تجريبي واضح، ويمكنه جمع البيانات تلقائيًا من فرضيات عينات مختلفة، ويخطط بشكل مستقل لسلسلة كاملة لتحديد خطوط الأداء الأساسية، والضبط الدقيق، وتصفية البيانات باستخدام رفض العينات، مع محاولة تجنب الإفراط في التجهيز في سلسلة الاستدلال. تكمن القيمة الأكبر لهذا الجدل في أن مسار التشغيل المتاح للعموم، والذي كان يهدف أصلاً إلى تقييم قدرات الضبط الدقيق، كشف بشكل غير متوقع الشائعات الصناعية حول أن النماذج الكبيرة المحلية تم تقطيرها بشكل كبير من Claude. لاحظ مؤلف المعيار Maksym Andriushchenko بعد مراجعة سجلات GLM-5.2 أن النموذج لديه اختلافات جوهرية عن Claude في جمع البيانات، وتركيبات الاستراتيجية، ومسارات القرار، دون أي علامات على التقليد أو التقطير. أصبحت شفافية المعايير التابعة لجهات خارجية بدلاً من ذلك النافذة الأكثر مباشرة للنماذج الكبيرة مفتوحة المصدر لإظهار قدراتها الأصلية في البحث والتطوير.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
إضافة تعليق
إضافة تعليق
لا توجد تعليقات
  • مُثبت