יום שישי, 13 בנובמבר 2026 מתעדכן אוטומטית כל שעה
→ חזרה למהדורה

Nous Research משחררת את Arete-27B: גרסה פתוחה של Qwen3.8 שבה שיעור התשובות התעמולתיות ירד מ-22% ל-0.9%

מעבדת ה-AI Nous Research שחררה את Arete-27B, מודל בקוד פתוח ברישיון Apache 2.0 שנבנה בכוונון עדין על בסיס Qwen3.8-27B של עליבאבא. במבחן פנימי של Nous עם 803 פרומפטים ירד שיעור התשובות התעמולתיות מ-22% ל-0.9%. הציון של המודל ב-Hermes Bench, מבחן ביצועים כללי, נשאר 65.60%.

מעבדת ה-AI העצמאית Nous Research שחררה את Arete-27B, מודל שפה פתוח שנבנה על בסיס Qwen3.8-27B של עליבאבא. המטרה שלו אחת: להפחית את הנטייה של מודל הבסיס להשיב בתשובות שמשקפות תעמולה. לפי המבחן של Nous, שכולל 803 פרומפטים, שיעור התשובות התעמולתיות ירד מ-22% במודל המקורי ל-0.9% בלבד בגרסה החדשה.

מה בדיוק שוחרר

Arete-27B הוא fine-tune (כוונון עדין). כלומר, לא מודל שאומן מאפס, אלא מודל קיים שעבר שלב אימון נוסף שמטרתו לשנות התנהגות מסוימת. המודל שוחרר ברישיון Apache 2.0, רישיון קוד פתוח מתירני שמאפשר להשתמש בו, לשנות אותו ולשלב אותו גם במוצרים מסחריים.

המספר "27B" מציין כ-27 מיליארד פרמטרים. זה מודל בינוני בגודלו: גדול מספיק כדי להיות שימושי במגוון משימות, וקטן מספיק כדי שארגונים ומפתחים יוכלו להריץ אותו על חומרה משלהם.

הנתון החשוב השני: הביצועים לא נפגעו

החשש המוכר בכל ניסיון "לתקן" התנהגות של מודל הוא שהתיקון יפגע ביכולות הכלליות שלו. לפי Nous, זה לא קרה כאן: הציון של המודל ב-Hermes Bench, מבחן ביצועים כללי, נשאר 65.60%, בדיוק כמו לפני הכוונון.

אם הנתון יחזיק גם בבדיקות חיצוניות, המשמעות היא שאפשר ככל הנראה לטפל בהטיה ממוקדת בלי לשלם על כך ביכולות.

הקשר: מודלים סיניים, הטיות ופתרונות מהקהילה

משפחת Qwen של עליבאבא היא מהמשפחות הפופולריות ביותר בעולם המודלים הפתוחים. מפתחים רבים בוחרים בה בזכות הביצועים, הזמינות והרישיון. אבל מודלים שמפותחים בסין כפופים לרגולציה מקומית, והם נוטים לשקף את עמדות השלטון בנושאים רגישים פוליטית או להתחמק מהם. זו הבעיה ש-Arete-27B מנסה לפתור.

הרעיון עצמו לא חדש. בתחילת 2025, למשל, Perplexity שחררה גרסה של DeepSeek R1 שעברה כוונון כדי להסיר צנזורה. Arete-27B ממשיך את אותו קו: הקהילה לוקחת מודל בסיס חזק ממקור סיני ומתאימה אותו בעצמה, במקום לוותר עליו.

הסתייגויות

כדאי לקרוא את המספרים בזהירות. המבחן של 803 הפרומפטים הוא מבחן של Nous עצמה, והחומרים שפורסמו לא מפרטים איך הוגדרה "תשובה תעמולתית" או אילו נושאים נבדקו. נתון של 0.9% מרשים על הנייר, אבל משקלו האמיתי יתברר רק כשחוקרים בלתי תלויים יריצו בדיקות משלהם.

למה זה חשוב

לארגונים שרוצים להשתמש במודלים פתוחים בעלי ביצועים טובים, מקור המודל הוא שיקול שהולך ומתחזק. Arete-27B מציע דרך ביניים: לשמור על היכולות של Qwen ולהפחית את ההטיה שמגיעה איתו. הרישיון הפתוח מאפשר לכל אחד לבדוק את המודל, לשפר אותו או לשכפל את השיטה. אם הגישה תוכח כעובדת, ייתכן שכוונון כזה יהפוך לשלב שגרתי לפני שמשלבים מודלים ממקורות שונים במוצרים מערביים.

קראתם עד הסוףרוצים את זה
כל בוקר במייל?
סיכום חדשות ה-AI של אתמול, בעברית, בדקות קריאה ספורות. חינם, בלי ספאם.

מעדיפים טלגרם?להצטרפות לערוץ ←

ביטול בקליק אחד, בכל מייל · מדיניות פרטיות

💬 יש לכם הערה על הכתבה?
פרסומת

→ לכל הכתבות