Stanford'daki bir laboratuvar 535 milyar parametrelik üç aylık eğitim koşusunu herkesin gözü önünde başlattı — kayıp eğrileri, veri karışımı ve başarısız denemeler dahil
Percy Liang'ın Marin projesi, 535 milyar parametreli ve token başına 23 milyar parametresi etkin olan uzmanlar karışımı model Marin 535B-A23B'nin ön eğitimine 11 adet GB200 NVL72 rafı üzerinde başladı. Yayımlanan plan şöyle: 18,75 trilyon token — yüzde 80 ön eğitim, yüzde 20 ara eğitim — kabaca üç ay ve yaklaşık 2,7e24 FLOP, ardından son eğitim aşaması. Sıradan bir model çıkışından farkı, koşunun kendisinin açık olması: canlı kayıp eğrileri, veri karışımı, donanım telemetrisi, yapılandırmalar, mühendislik çıktıları ve işe yaramayan denemeler paylaşılıyor; dışarıdan insanlar GitHub üzerinden deney önerebiliyor, hatta koşturabiliyor. Ekip başlamadan önce tarifi sabitlemek için bir dizi küçük model eğitmiş.
Bu neden önemli?Kamuoyunun büyük model eğitimi hakkında bildiği neredeyse her şey, bitmiş ağırlıklardan ve sonradan yazılmış makalelerden geliyor. Verilen kararlar, çıkmaz sokaklar ve koşunun dengesini kaybettiği saatler tam da laboratuvarların yayımlamadığı şeyler — ve işin zanaatının büyük kısmı orada. 2,7e24 FLOP ölçeğinde bir koşunun açıkta yürümesi, sınır laboratuvarlarının dışındaki insanların bu kararları alınırken izleyebileceği ilk fırsat; üstelik öğrenilenlerin hâlâ aktarılabileceği kadar sınıra yakın bir ölçekte.
Uygulamada oku — ücretsiz, 9 dilde
İlgili haberler
Yeni bir puan tablosu ajanların izinsiz işlerini ölçüyor.2026-10-09Google'ın tıbbi yapay zekâsı hastaları doktordan önce dinledi.
2026-10-091,8 milyar dolarlık hücre verisini fonlayanlar onu ilk kullanacak.
2026-10-09Bir işaret hatası OpenAI'ın üç matematik makalesini düşürdü.
2026-10-08Buterin yapay zekâ matematiği kriptoyu kuantumdan önce kırar diyor.
2026-10-08