Fireworks AI, 1 milyon tokenlık bağlam penceresine sahip 2.8 trilyon parametreli Kimi K3 modelinde pekiştirmeli öğrenmeyi nasıl hızlandırdığını anlatan bir teknik rapor yayımladı. Şirket, yeni çekirdeklerin ve iletişim yöntemlerinin ileri ve geri geçişleri 1.3–2.6× hızlandırdığını belirtiyor. Aynı kurulumla, Kimi tabanlı hukuk modeli Harvey Tenet, LAB Contracts kıyaslamasında tüm testleri geçme oranında %19.7’ye ulaştı ve önceki en iyi sonuç olan Fable 5’in %11.5’ini geride bıraktı.
Neden önemli
Hız artışı, geliştiricilerin özelleştirilmiş yapay zekâ politikalarını daha hızlı deneyip geliştirmesini sağlıyor. Hukuk kıyaslamasında alınan daha yüksek puan da modelin karmaşık sözleşme analizlerini daha iyi yapabildiğini gösteriyor.
