Eğitim Temelleri
Model, veri ve eğitim katmanlarını birbirinden ayırarak doğru karar dilini kur.
- Base, Instruct ve Reasoning
- Token, context ve attention
- LoRA/QLoRA
- Loss ve genelleme
Kavram kontrolü ve 7 günlük tekrar planı
12 HAFTA
Her hafta bir çıktı ve geçiş kriteriyle biter. Kaynak durumu ile kişisel işaretlerin birbirine karışmaz.
Model, veri ve eğitim katmanlarını birbirinden ayırarak doğru karar dilini kur.
Kavram kontrolü ve 7 günlük tekrar planı
CachyOS üzerinde GPU'yu gerçekten kullanan, kayıtlı ve yeniden üretilebilir bir Studio ortamı doğrula.
Çalışan Studio, doğrulanmış GPU ve token ölçümü
Model keşfinden adapter ve export'a kadar Studio'nun bütün ana bölümlerini tanı.
Baştan sona Studio kuru provası
Kalite hedeflemeden eğitim pipeline'ının baştan sona çalıştığını kanıtla.
0.8B smoke test
Train, validation ve bağımsız test ayrımı doğru yapılmış ilk dataset sürümünü hazırla.
Dataset v1 ve bağımsız test seti
4B Instruct model üzerinde ölçülebilir ilk domain adapter'ını üret.
4B domain adapter
Her koşuda yalnızca bir değişkeni değiştirerek neden-sonuç ilişkisi kur.
Parametre karşılaştırma raporu
Model kalitesini loss'tan bağımsız, tekrar çalıştırılabilir bir benchmark ile ölç.
100 soruluk benchmark ve skor kartı
Aynı veri ve benchmark ile ölçeğin kalite, hız ve VRAM etkisini ölç.
4B/9B/14B ölçek raporu
Güvenli, yapılandırılmış ve ölçülebilir bir Condition Monitoring adapter'ı tasarla.
Industrial Condition Monitoring Adapter
SFT hattı güvenilir olduktan sonra otomatik doğrulanabilir bir reward deneyi yap.
Küçük model GRPO deneyi
Adapter, merged model ve GGUF biçimlerini aynı benchmark ile karşılaştır.
Adapter, GGUF ve API karşılaştırması