Fireworks AI a ajouté un nouveau modèle, baptisé Kalshi-tuned Muse Glimmer 30B. Ce modèle de langage de 30 milliards de paramètres a été affiné à l’aide d’une LoRA (adaptation de faible rang) figée pour les études de décision de Kalshi, avec des réglages de température adaptés à chaque type de question. Le modèle est proposé via une API que les utilisateurs peuvent personnaliser davantage avec leurs propres données grâce à la LoRA. Il fonctionne sur des GPU dédiés, avec la plateforme de service de Fireworks, qui, selon l’entreprise, offre une grande fiabilité et aucune limite de débit. Le checkpoint est encore en version de recherche : il n’a pas encore été entraîné ni validé avec des données de Polymarket.
Pourquoi c'est important
Les développeurs peuvent intégrer à leurs applications un LLM optimisé pour les études de décision sans se soucier des plafonds d’utilisation, ce qui accélère le prototypage d’outils pour les marchés prédictifs.
