סטארט-אפ קוריאני חושף 4 שיעורים מרכזיים לאימון LLM ארגוניים

בעולם התחרותי של בינה מלאכותית גנרטיבית, שבו ארה"ב וסין שולטות, סטארט-אפ קוריאני בשם Motif Technologies עושה גלים. בשבוע שעבר החברה שחררה את Motif-2-12.7B-Reasoning, מודל קטן עם 12.7 מיליארד פרמטרים שזוכה לציונים גבוהים בבנצ'מרקים ומתעלה על מודלים אמריקאים כמו GPT-5.1 של OpenAI, לפי מעבדת הבדיקות Artificial Analysis. אבל הערך האמיתי טמון בנייר העבודה שפורסם ב-arxiv.org, המספק מתכון מדויק וניתן לשחזור להשגת ביצועי היגיון מרשימים. המודל החדש הפך למודל היעיל ביותר מדרום קוריאה, ומדגים כי ניתן להשיג תוצאות מתקדמות גם עם מודלים קטנים. נייר העבודה חושף ארבעה שיעורים מרכזיים עבור צוותי AI ארגוניים שבונים או מכוונים מודלים פרטיים. השיעורים מבוססים על ניסויים מעשיים ומתמקדים באתגרים יומיומיים כמו התאמת נתונים, תשתית להקשר ארוך ואורבנות למידת חיזוק. השיעור הראשון: שיפורי היגיון נובעים מהתפלגות הנתונים, לא מגודל המודל. נתונים סינתטיים להיגיון עוזרים רק אם מבנהם תואם לסגנון ההיגיון של המודל היעד. הנייר מראה הבדלים משמעותיים בביצועי קידוד תלויי 'מורה' שיצר את עקבות ההיגיון. עבור ארגונים, זה אומר להימנע מייצור נתונים סינתטיים בכמויות גדולות ממודל מתקדם ללא התאמה, שכן עקבות לא מותאמות עלולות לפגוע בביצועים. השיעור השני: אימון להקשר ארוך הוא קודם כל בעיית תשתית. Motif מאמנת על 64K טוקנים באמצעות מקביליות היברידית, חלוקת נתונים חכמה ובדיקות הפעלה אגרסיביות על חומרה כמו Nvidia H100. לקוחות ארגוניים צריכים לשלב יכולת זו מההתחלה, אחרת יסתכנו במחזורי אימון יקרים או התכוונויות לא יציבות ביישומי סוכנים או חיפוש. השיעורים השלישי והרביעי מתמקדים באורבנות למידת חיזוק (RLFT) ובאופטימיזציה של זיכרון. ב-RLFT, סינון משימות קשות במידה נכונה, שימוש חוזר במסלולים והרחבת טווחי חיתוך מונעים קריסות. בנוסף, אופטימיזציות ברמת הקרנל מפחיתות לחץ זיכרון, שכן זיכרון הוא צוואר בקבוק לעיתים קרובות יותר מחישוב בארגונים עם אשכולות משותפים. לצוותי AI ארגוניים, הפריצה של Motif מוכיחה כי ביצועי היגיון נרכשים דרך עיצוב אימון משמעתית, לא רק גודל. השקעה מוקדמת בהתאמת נתונים, תשתית ויציבות תמנע הוצאות מיותרות על מודלים שלא פועלים בפרודקשן. חברות ישראליות בתחום ההייטק יכולות ליישם את המתכון הזה מיד כדי לשפר מודלים פנימיים. מה תעשו עם השיעורים האלה? בדקו את הנתונים הסינתטיים שלכם עכשיו והתחילו לתכנן תשתית ארוכת טווח.