Together AI улучшает сервис дообучения с поддержкой инструментов

Компания Together AI расширяет возможности своего сервиса дообучения, добавляя поддержку вызовов инструментов, логического рассуждения и моделей, работающих с визуальными данными. Новые функции позволяют агентам выполнять структурированные действия с высокой надежностью, обеспечивая полное дообучение и вывод на основе схем, совместимых с OpenAI.

Теперь дообучение моделей включает специализированную поддержку для обучения на токенах, связанных с логическим мышлением, что позволяет моделям осваивать сложную логику. Кроме того, в сервис добавлена нативная поддержка обучения моделей, которые объединяют визуальные и языковые данные, что позволяет им работать с комплексными визуальными данными в специфических областях.

Сервис теперь поддерживает обучение моделей с параметрами до 1 триллиона, что позволяет командам ИИ перейти от одноразовых запросов к более сложным многоразовым рабочим процессам. В процессе работы могут возникать проблемы, такие как несоответствие вызовов инструментов схемам или ухудшение логического рассуждения при длительных взаимодействиях. Решение этих вопросов обычно требует дообучения, однако новый подход Together AI упрощает этот процесс.

Теперь команды могут лучше планировать свои эксперименты благодаря новым функциям, которые предоставляют оценки стоимости работы перед началом обучения и время выполнения в процессе. Это позволяет значительно сократить время на итерации и повысить точность моделей с 77% до 87%.

Совсем недавно компания представила улучшения в надежности вызовов инструментов, что позволяет добиться стабильной работы в производственной среде. Мы также улучшили обработку и валидацию данных, что повышает корректность в различных реальных сценариях. Новые функции доступны для моделей от Qwen, Moonshot AI и Z.AI.