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GLM-5.2 encabeza el benchmark de ajuste fino en medio de controversia, autores aclaran: no hay destilación de Claude

AirdropBlackHole
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Generación de resúmenes en curso
Según el monitoreo de Dongcha Beating, el modelo de código abierto GLM-5.2 ha encabezado el benchmark de autoajuste PostTrainBench, pero ha recibido críticas del desafiante scaling01 por carecer de valor práctico. Señaló que la clasificación del modelo saltó del puesto 22 al 1 en solo unos meses, lo cual es muy inusual, y que las pruebas carecen de un conjunto oculto, lo que facilita que los agentes exploten la optimización de clasificación, resultando en modelos difíciles de implementar en el mundo real. Sin embargo, los partidarios contraatacaron diciendo que no es realista esperar que los agentes completen un ajuste fino general bajo la restricción de una sola GPU H100 durante 10 horas, y que la optimización dirigida es una norma en el aprendizaje automático. Los registros públicos muestran que GLM-5.2 tiene una lógica experimental clara, puede recopilar datos automáticamente de diferentes hipótesis de muestreo, planifica de forma autónoma una cadena completa para establecer líneas base de rendimiento, ajuste fino y filtrado de datos mediante muestreo por rechazo, mientras intenta evitar el sobreajuste en la cadena de razonamiento. El mayor valor de esta controversia radica en que la trayectoria operativa disponible públicamente, originalmente destinada a evaluar las capacidades de ajuste fino, inesperadamente desmintió los rumores de la industria sobre que los grandes modelos nacionales fueron fuertemente destilados de Claude. El autor del benchmark, Maksym Andriushchenko, señaló después de revisar los registros de GLM-5.2 que el modelo tiene diferencias esenciales con Claude en la recopilación de datos, combinaciones de estrategias y rutas de decisión, sin mostrar signos de imitación o destilación. La transparencia de los benchmarks de terceros se ha convertido en la ventana más directa para que los modelos grandes de código abierto demuestren sus capacidades originales de investigación y desarrollo.
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