Ricursive, kod eylemcileri için Ripple ön izleme ağırlıklarını yayımladı
Ricursive Intelligence, Ripple-65B Preview modelinin ağırlıklarını Apache 2.0 lisansıyla yayımladı. Geliştiriciler modeli indirip uyarlayabiliyor; yoğun yapılı model, genel amaçlı tasarımını korurken kod eylemcilerine odaklanıyor. Temel ve yönerge izleyen sürümler farklı başlangıç noktaları sunuyor. Dağıtımda nicemlenmiş ağırlıklar ve üretime yardımcı bir model de bulunuyor. Çeşitli sağlayıcılar üzerinden barındırılan erişim seçeneği de sunuluyor.
Yapay Zekâ··Gece
Ön izleme ağırlıkları indirilebiliyor
Model ve yonga tasarım sistemleri geliştiren Ricursive Intelligence, Ripple-65B Preview modelinin yönergeleri izleyen ağırlıklarını dört Kasım’da yayımladı. Apache 2.0 lisansı, geliştiricilerin bu dağıtımı indirip uyarlamasına izin veriyor. Model, her adımda yalnızca küçük bir alt kümeyi etkinleştiren uzman karışımı yerine altmış beş milyar parametreli yoğun bir dönüştürücü kullanıyor. Yönergeleri izlemek üzere eğitilen sürüm, yalnızca ön eğitimden geçen temel sürümden ayrılıyor. Ön izleme, modelin ardışık eylemlerle bir yazılım görevini yürüttüğü kod çalışmalarına ağırlık veriyor. Yayımlanan ağırlıklar, barındırma hizmetleri üzerinden erişimin yanında yerelde çalıştırma olanağı da sağlıyor. Geliştiriciler böylece kendi çalıştırma ve uyarlama düzenlerini kurmak için model dağıtımını kullanabiliyor.[1], [2]
Farklı sürümler çalıştırma seçenekleri sunuyor
BF16 sürümünün yanında, sayısal gösterimi daha az yer kaplayacak biçimde daraltılan NVFP4 sürümü de sunuluyor. Üretimi hızlandırmak için olası devamları önceden öneren yardımcı bir model de bulunuyor. Ricursive, ön eğitimde ağırlıkla İngilizce metin ve koddan oluşan on iki trilyon belirteç kullandığını söylüyor. Mimari seksen katman ve 5120 gizli genişlik içeriyor. Sonraki aşamalar ara eğitim, uzun bağlam uyarlaması, gözetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenmeden oluşuyor. Şirket bu sürümü, kendi yonga tasarım platformunda kullandığı özel modelin genel amaçlı çeşidi olarak tanımlıyor. Ön izlemenin sonradan eğitimi görece hafif tutulurken kod eylemcilerine özellikle odaklanıldığı belirtiliyor. Bunlar geliştiricinin eğitim sürecine ilişkin açıklamalarını oluşturuyor. Şirket bu dağıtım için farklı barındırma sağlayıcılarını da erişim seçenekleri arasında sıralıyor. Eğitim tarifi, Allen Yapay Zekâ Enstitüsünün geliştirdiği Olmo üç modelinden başlıyor. Laboratuvar, modeli sıfırdan eğittiğini belirtiyor.[1], [2]
Yerel ağırlıklar ve barındırılan erişim birlikte sunuluyor
Temel sürüm, ön eğitimin sonunda ulaşılan durumu korurken yönerge izleyen sürüm isteklere yanıt vermek üzere sonraki eğitim aşamalarını da içeriyor. Modeli kendileri uyarlayan geliştiriciler hangi başlangıç noktasını kullanacaklarını seçebiliyor. Ripple metin işliyor. Mimari, daha çok dikkat başlığını kayan pencere yöntemiyle çalışan katmanların artırılmış payıyla birleştiriyor. Bu katmanlar geniş bağlam içindeki sınırlı bölümleri ele alıyor. Model kartı bir milyon belirtece kadar bağlam desteği bildiriyor; barındırma sağlayıcısı kendi üst sınırını uygulayabiliyor. Ricursive, Together AI, GMI Cloud ve OpenRouter’ı barındırılan erişim seçenekleri arasında sıralıyor. İndirilebilir sürümler ise modeli kendi ortamlarında çalıştıran kuruluşlar için ayrı bir yol sunuyor. Kuruluşlar bu yolda dağıtımı kendi çalıştırma düzenlerine göre uyarlayabiliyor.[1], [2]
