Allen Institute for AI (Ai2), bilimsel çalışma platformu Asta’da kullanılan rapor üretim modeli AstaBrief’i ve eğitim verisini açık ağırlık olarak yayınladı. Model, bir araştırma sorusu ile getirilen literatür alıntılarından atıflı rapor üretiyor. Ağırlıklar Hugging Face’te allenai/AstaBrief_8B olarak duruyor.
Ne işe yarıyor
Ai2, Asta kullanıcılarının çoğu zaman anahtar kelime aramasından fazlasını getirdiğini yazıyor: yöntem, evren veya ortam gibi kısıtlarla literatür karşılaştırması ve sonradan dönülen çalışma notları. AstaBrief, Asta’daki “Generate a report” özelliğinde Fast mod olarak, Claude destekli Thinking modun yanında kullanılabiliyor. Kurumlar ağırlıkları kendi altyapılarında çalıştırabiliyor; Ai2 bunu, soruların yayımlanmamış veya hassas işi ele verebildiği durumlar için gerekli görüyor.
Eğitim ve süre
Çıkış noktası Qwen3-8B. Ai2, uzun rapor için pekiştirmeli öğrenme yerine denetimli ince ayar (SFT) ve doğrudan tercih optimizasyonu (DPO) kullandığını, raporun bölüm bölüm değil tek geçişte yazıldığını belirtiyor. Kalite süzgecinden sonra DPO kümesi yaklaşık 6 bin örnek. Yazıya göre izledikleri tescilli modellere kıyasla rapor üretim süresinde neredeyse bir mertebe düşüş gördüler. Tam Asta hattında ise Fast mod rapor başına ortalama 51,1 saniye, Thinking mod 178,5 saniye; yaklaşık 3,5 kat daha hızlı.
Ai2, eğitim ve değerlendirmenin büyük bölümünün 2025’te bittiğini, bugünün sınır modellerine karşı değerlendirmeyi yeniden çalıştırmadıklarını da ekliyor. Sonuçlar, denedikleri eğitim ve sistem seçimlerine dair kanıt olarak okunmalı.
Kaynak: Ai2 — Open-sourcing AstaBrief
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!