2026 yılında 70B+ parametreli LLM eğitimi yapan kuruluşların %82’si distributed checkpoint management için PyTorch DCP (Distributed Checkpoint) veya Meta TorchSnapshot kullanıyor; PyTorch 2.5 sürüm notlarına göre asenkron DCP API’si, 350GB 70B model checkpoint’ini S3’e 47 saniyede yazarak torch.save() baseline’ın 18.4 katı hızında çalışıyor ve training duraklamasını sıfıra indiriyor. Checkpoint Management Pazarı ve Stratejik Önem Checkpoint […]
2026 yılında pretraining veri karışım kalitesi, model performansını ham parametre sayısından daha fazla etkiliyor; Google Research’ün DoReMi makalesi, optimize edilmiş domain ağırlıklarının baseline uniform mixing’e göre downstream task perplexity’sini %17.3 düşürdüğünü ve 8B parametreli modelin baseline 30B muadiline yaklaşmasını sağladığını ortaya koyuyor. Data Mixing Pazarı ve Pretraining Ekonomisi Data mixing, LLM pretraining’inde farklı veri kaynaklarının […]
2026 yılında kurumsal domain LLM eğitiminde curriculum learning stratejisi benimseyen kuruluşların %72’si, baseline pretraining’e kıyasla downstream task accuracy’de ortalama %18 artış raporluyor; Stanford CRFM 2025 makalesi, curriculum sıralamasının convergence süresini 2.4 katına kadar hızlandırdığını ortaya koyuyor. Curriculum Learning Pazarı ve Stratejik Konum Curriculum learning, çocuk gelişim psikolojisinden esinlenen ve modellere veriyi kolaydan zora doğru aşamalı […]
2026 yılında 70B+ parametreli kurumsal LLM’lerin %78’i PyTorch FSDP veya DeepSpeed Stage 3 üzerinde eğitiliyor; Meta’nın 2025 FSDP2 blog notuna göre tek node 8xH100 setup’tan 256 node’lu cluster’a geçişte training throughput 187 katına çıkarken GPU memory tüketimi parametre başına 4.2 byte’tan 1.1 byte’a iniyor. Distributed Training Pazarı ve Kurumsal Stratejik Konum Distributed training, 2026 itibarıyla […]