Платформа обучения TorchTitan, созданная на базе PyTorch, объявила о нескольких обновлениях. Теперь она поддерживает новейшие модели с открытыми весами, включая Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 и DeepSeek‑V4, интегрированные с её параллелизмом по пяти измерениям. В этот же релиз вошёл TitanRL — фреймворк для обучения с подкреплением, который повторно использует одну и ту же предобученную модель как для предобучения, так и для инференса, избавляя от необходимости поддерживать отдельные кодовые базы. Среди улучшений производительности — более быстрые ядра, эффективнее работа с памятью и новые средства коммуникации, ускоряющие масштабное обучение.
Почему это важно
Исследователи смогут использовать новейшие модели и проводить эксперименты с обучением с подкреплением без переписывания кода, экономя время и снижая риск ошибок.
