ข้ามไปยังเนื้อหา

แท็ก

#gpt-oss

5 บทความ

Unsloth v0.1.902-beta: เทรน LoRA บนเช็กพอยต์ 4-bit (NVFP4/INT4/MXFP4) โดยไม่คลายเป็น 16-bit — Qwen3.8-27B-NVFP4 พีกลดจาก 72.9 GB เหลือ 40.2 GB
เครื่องมือนักพัฒนา

Unsloth v0.1.902-beta: เทรน LoRA บนเช็กพอยต์ 4-bit (NVFP4/INT4/MXFP4) โดยไม่คลายเป็น 16-bit — Qwen3.8-27B-NVFP4 พีกลดจาก 72.9 GB เหลือ 40.2 GB

1 ต.ค. 2026 Unsloth ปล่อย v0.1.902-beta ที่เทรน LoRA บนเช็กพอยต์ 4-bit แบบ NVFP4, INT4 และ MXFP4 ได้โดยเก็บน้ำหนักไว้ในรูป packed ตลอดการเทรน Qwen3.8-27B-NVFP4 ใช้หน่วยความจำพีก 40.2 GB แทน 72.9 GB และ INT4 ไม่ถูกแปลงซ้ำเป็น NF4 อีกต่อไป พร้อมคำสั่ง unsloth eval และ command palette

· อ่าน 5 นาที
Quantization-Aware Healing: กลั่นความรู้จากโมเดลต้นฉบับ ไม่ใช่จากซากที่บีบแล้ว — สูตรที่ทำให้โมเดล 4-bit ชนะรุ่น bf16 ของตัวเองใน 7 จาก 9 เบนช์มาร์ก
งานวิจัย

Quantization-Aware Healing: กลั่นความรู้จากโมเดลต้นฉบับ ไม่ใช่จากซากที่บีบแล้ว — สูตรที่ทำให้โมเดล 4-bit ชนะรุ่น bf16 ของตัวเองใน 7 จาก 9 เบนช์มาร์ก

25 ส.ค. 2026 Multiverse Computing เผยแพร่สูตร Quantization-Aware Healing บนบล็อก Hugging Face — แทนที่จะเทรนโมเดลที่บีบแล้วให้ไล่ตามเช็กพอยต์ bf16 ของตัวเอง ให้กลั่น KL จากโมเดลต้นฉบับก่อนบีบโดยตรง ผลคือรุ่น MXFP4 ชนะรุ่น bf16 ของสถาปัตยกรรมเดียวกันใน 7 จาก 9 เบนช์มาร์ก และเข้าที่ในราว 100 สเต็ป เทียบกับ 700 สเต็ปของ QAT ปกติ

· อ่าน 7 นาที
งานวิจัยชี้: พอ agent ย่อ context คำสั่งที่คุณสั่งไว้หายไป 83% — "ถามก่อนทำ" รอดแค่ 17%
งานวิจัย

งานวิจัยชี้: พอ agent ย่อ context คำสั่งที่คุณสั่งไว้หายไป 83% — "ถามก่อนทำ" รอดแค่ 17%

เปเปอร์ Lost in Compaction จาก Penn State (พรีปรินต์ 31 ก.ค. 2026 ที่เพิ่งถูกพูดถึงในสัปดาห์นี้) วัดพบว่าเมื่อระบบ agent ย่อ context คำสั่งกำกับพฤติกรรมแบบ "ยืนยันกับฉันก่อนทุกครั้ง" เหลือรอดเฉลี่ยเพียง 17% และวิธีย่อแบบไม่ใช้ LLM เหลือ 0% — พร้อมเสนอโมดูลเสริมที่ดันกลับไปเกิน 90%

· อ่าน 7 นาที
กลั่นโมเดลด้วย GPU ตัวเดียว — สูตร offline top-K logits + fused chunked KL ลด VRAM จาก 85.2GB เหลือ 5.45GB และเร็วขึ้น 5 เท่า
งานวิจัย

กลั่นโมเดลด้วย GPU ตัวเดียว — สูตร offline top-K logits + fused chunked KL ลด VRAM จาก 85.2GB เหลือ 5.45GB และเร็วขึ้น 5 เท่า

10 ส.ค. 2026 ทีม Multiverse Computing เผยแพร่บน Hugging Face ว่าการแคช top-100 logits ของครูไว้ล่วงหน้า บวกกับ KL loss แบบ fused chunked ทำให้การกลั่นความรู้ที่เคยกิน 4 โหนด GPU ย่อลงเหลือ GPU ตัวเดียว และเร็วขึ้นราว 5 เท่าต่อสเต็ป

· อ่าน 7 นาที
Google เปิด model routing ใน API Gateway — ยิง OpenAI-compatible ครั้งเดียวไปได้ทั้ง Gemini, Claude, GPT-OSS แต่มีข้อจำกัดหนึ่งบรรทัดที่เปลี่ยนความหมายของคำว่า 'router' ทั้งหมด
เครื่องมือนักพัฒนา

Google เปิด model routing ใน API Gateway — ยิง OpenAI-compatible ครั้งเดียวไปได้ทั้ง Gemini, Claude, GPT-OSS แต่มีข้อจำกัดหนึ่งบรรทัดที่เปลี่ยนความหมายของคำว่า 'router' ทั้งหมด

Google Cloud API Gateway เพิ่มความสามารถ model routing แบบ Public Preview (4 ส.ค.) — รับ request รูปแบบ OpenAI แล้วแปลง schema ส่งต่อไป Gemini, Claude หรือ GPT-OSS โดยกำหนดผ่าน OpenAPI ธรรมดา แต่ backend ทุกตัวใน router เดียวกันต้องอยู่บน host เดียวกัน

· อ่าน 6 นาที