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GLM-5.2 lidera benchmark de fine-tuning em meio a controvérsia, autores esclarecem: sem destilação de Claude

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Segundo a monitorização do Dongcha Beating, o modelo de código aberto GLM-5.2 liderou o benchmark de auto-ajuste PostTrainBench, mas enfrentou críticas do concorrente scaling01 por falta de valor prático. Ele apontou que a classificação do modelo saltou do 22º para o 1º lugar em apenas alguns meses, o que é altamente incomum, e que o teste carece de um conjunto oculto, facilitando a exploração da otimização de classificação pelos agentes, resultando em modelos difíceis de implementar no mundo real. No entanto, os apoiantes contra-argumentaram que é irrealista esperar que os agentes completem um ajuste fino genérico sob a restrição de uma única GPU H100 durante 10 horas, e que a otimização direcionada é uma norma na aprendizagem automática. Os registos públicos mostram que o GLM-5.2 tem uma lógica experimental clara, consegue recolher automaticamente dados de diferentes hipóteses de amostragem, planeia de forma autónoma uma cadeia completa para estabelecer linhas de base de desempenho, ajuste fino e filtragem de dados usando amostragem de rejeição, enquanto tenta evitar o sobreajuste na cadeia de raciocínio. O maior valor desta controvérsia reside no facto de que a trajetória operacional disponível publicamente, destinada originalmente a avaliar as capacidades de ajuste fino, acabou por desmascarar rumores da indústria sobre grandes modelos nacionais serem fortemente destilados a partir do Claude. O autor do benchmark, Maksym Andriushchenko, observou após rever os registos do GLM-5.2 que o modelo apresenta diferenças essenciais em relação ao Claude na recolha de dados, combinações de estratégias e caminhos de decisão, não mostrando sinais de imitação ou destilação. A transparência dos benchmarks de terceiros tornou-se, assim, a janela mais direta para os grandes modelos de código aberto demonstrarem as suas capacidades originais de investigação e desenvolvimento.
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