Profesor Stanford Siarkan Langsung Pelatihan Model Raksasa 535B, 'Kotak Hitam' di Balik Pelatihan Model Sedang Dibuka?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-24Terakhir diperbarui pada 2026-08-24

Abstrak

Percy Liang, seorang profesor Stanford dan pendiri Simile AI, bersama tim Marin Open Lab, memulai pelatihan model bahasa besar Marin 535B-A23B dengan parameter total 535 miliar. Pelatihan yang direncanakan berlangsung sekitar 3 bulan ini akan disiarkan langsung secara terbuka kepada publik. Proyek ini menggunakan 11 sistem GB200 NVL72 (setara 792 GPU) dan 18,75 triliun token data. Sebelumnya, tim telah melakukan eksperimen bertahap (Scaling Ladder) untuk mengantisipasi masalah dan memprediksi performa model utama. Semua orang dapat mengakses data campuran pelatihan, konfigurasi teknik, kode, kurva loss real-time, dan log eksperimen melalui link yang disediakan. Langkah ini bertujuan membuka "kotak hitam" proses pelatihan model canggih seperti GPT-4 atau Claude, yang biasanya tertutup. Komunitas menyambut positif inisiatif ini sebagai semangat open source sejati, menyediakan platform pembelajaran dan kolaborasi. Beberapa pengguna bahkan berdiskusi dan menganalisis fenomena teknis tertentu selama pelatihan. Percy Liang juga mengajar kursus "CS336: Language Models From Scratch" untuk mengajarkan pembuatan model bahasa besar dari awal, menunjukkan komitmennya untuk mendemistifikasi dan mendemokratisasikan pengetahuan di balik AI canggih.

Belakangan ini, sebuah postingan oleh pengguna X @MaxForAI telah memicu perbincangan hangat di kalangan netizen: "Ini gila — sekarang kamu bahkan bisa menyaksikan langsung bagaimana model raksasa 535B dilatih."

Ternyata Profesor Stanford dan pendiri Simile AI, Percy Liang @percyliang, mengumumkan bahwa Laboratorium Terbuka Marin telah memulai pelatihan model Marin 535B-A23B, dan seluruh proses pelatihan akan dilakukan secara terbuka dan transparan.

Marin memiliki total 535 miliar parameter, dengan 23 miliar parameter aktif. Untuk itu, Percy Liang dan timnya telah menyiapkan total 18.75 triliun token data pelatihan, dan menerapkan 11 sistem GB200 NVL72, setara dengan sekitar 792 GPU GB200.

Diperkirakan model akan dilatih secara terus-menerus selama sekitar 3 bulan, dengan total perhitungan pelatihan sekitar 2.7e24 FLOPs. Setelah pelatihan selesai, tim juga akan melanjutkan ke fase pasca-pelatihan (post-training).

Dengan kata lain: Dalam beberapa bulan ke depan, semua orang dapat menyaksikan bagaimana sebuah model canggih berkembang dari nol.

Selain itu, yang patut diperhatikan, Percy Liang menyatakan bahwa sebelum secara resmi memulai tugas pelatihan ini, tim telah lebih dulu melatih serangkaian Scaling Ladder (Tangga Perluasan Skala) yang terdiri dari 4 tahap, mulai dari 1.6B-A61M (48B tokens) hingga 27.7B-A1.2B (926B tokens).

"Hal ini dilakukan dengan dua tujuan, pertama, menggunakan eksperimen skala kecil ini untuk mengidentifikasi dan men-debug potensi masalah lebih awal; kedua, berdasarkan kinerja pelatihan model pada skala yang berbeda, untuk memprediksi 'pelatihan model utama' (hero run) kami."

Tentu saja, Percy Liang juga menambahkan, "Ini adalah pelatihan terbesar yang pernah kami lakukan sejauh ini, oleh karena itu, kami memang berharap akan muncul beberapa situasi di luar perkiraan selama prosesnya."

Saat ini, model utama telah mulai berjalan, dan semua orang dapat langsung melihat kurva pelatihan real-time. Selanjutnya, data pelatihan, log eksperimen, serta masalah teknikal juga akan terus dipublikasikan.

Misalnya, dari segi data, termasuk proporsi campuran data pelatihan, cara pengolahan data, serta bagaimana data dari berbagai domain masuk ke dalam model; dari segi teknikal, termasuk konfigurasi pelatihan, kode, serta desain eksperimen; dari proses pelatihan, termasuk perubahan loss secara real-time, status model, serta hasil prediksi pada tahap yang berbeda.

Secara bersamaan, Percy Liang juga membagikan saluran untuk menyaksikan proses ini.

Lihat komposisi data: https://storage.googleapis.com/marin-public/held/harrier-k40-cluster-overview/2026.08.18/index.html?revision=uniform-sampling

Saksikan proses pelatihan secara real-time di Weights & Biases (wandb): https://wandb.ai/marin-community/marin_moe/reports/535B-A23B-18T-Token-Hero-Run-Scaling-Ladder--VmlldzoxNzc2MDM5Ng

Lihat semua detail informasi di GitHub: https://github.com/marin-community/marin/issues/8435

Setelah memahami lebih lanjut, tidak sulit melihat mengapa langkah Percy Liang ini dapat menarik perhatian banyak orang. Karena sebelumnya, untuk model seperti GPT-4, Claude, Gemini, kita sama sekali tidak tahu bagaimana proses pelatihannya secara spesifik, seperti sebuah 'kotak hitam'.

Orang hanya bisa melihat kemampuan akhir model, skor benchmark, sedikit deskripsi dalam makalah, dll. Sedangkan untuk proporsi data, apa yang gagal dalam pelatihan, hyperparameter mana yang efektif, bagaimana perubahan loss, apakah Scaling law diprediksi dengan akurat, semuanya tidak diketahui.

Marin berusaha mengubah hal ini. Mungkin, pelatihan model juga bisa seperti makalah penelitian atau perangkat lunak sumber terbuka: dapat diamati, didiskusikan, dan dikerjakan bersama.

Dan sejak pengumuman ini disebarkan, antusiasme netizen terus meningkat.

Beberapa netizen berpikir, inilah semangat sumber terbuka yang sebenarnya, "bahkan jika proses pelatihan menghadapi masalah atau menyimpang dari harapan, itu tidak disembunyikan sama sekali."

Ada juga netizen yang berkomentar, meskipun model yang dilatih itu sendiri sudah sangat besar, yang benar-benar mengejutkan adalah, sekarang semua orang bisa melalui platform WandB menyaksikan secara real-time bagaimana proses pelatihan model besar bernilai miliaran dolar bertumbuh langkah demi langkah?

"Ini seperti 'ruang gelap' yang sebelumnya tertutup rapat di dalam laboratorium AI top tiba-tiba dibuka, dan semua orang bisa melihat apa yang sedang terjadi di dalamnya."

Dan dalam tiga bulan ke depan, mungkin yang paling dinanti bukanlah kemampuan akhir model itu seperti apa, melainkan mengamati berapa kali model ini akan mengalami 'ledakan', crash, dan situasi tak terduga selama proses pelatihan......

Selain itu, ada juga netizen yang berpendapat, langkah ini tidak hanya menyediakan perspektif untuk menyaksikan keseluruhan proses pelatihan model, tetapi bahkan memberikan platform untuk belajar dan berdiskusi.

Netizen James Thewlis @jdthewlis terus mengikuti proses pelatihan secara real-time, di mana dia tidak mengerti "mengapa sekitar step ke-500, norms (norma parameter) menunjukkan sebuah puncak?"

Setelah menemukan jawabannya sendiri, dia kemudian bertanya dan menjawab sendiri di kolom komentar: "Puncak ini sepenuhnya disebabkan oleh router_bias (bias router). Ini bukan parameter yang diperoleh melalui pelatihan gradien, melainkan bagian dari mekanisme penyeimbangan token (token balancing heuristic) dalam MoE (Model Ahli Campuran), oleh karena itu ia memiliki dinamika perubahan yang berbeda dari parameter model biasa."

Banyak kasus serupa lainnya.

Selain itu, yang patut disebut, Percy Liang sebagai profesor Stanford, selain praktik langsung ini, juga memiliki mata kuliah teori: "CS336: Language Models From Scratch" (Model Bahasa dari Nol), yang bertujuan agar mahasiswa memahami sepenuhnya bagaimana sebuah model bahasa besar dibangun.

Sepertinya, Percy Liang benar-benar ingin mengajarkan semua orang cara 'membuat' model besar. Netizen yang tertarik bisa mempelajarinya.

Tautan kursus: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMqXOcazWaTUHhq-yembLCV

Lalu, bagaimana pendapatmu? Bagaimana tanggapanmu tentang siaran langsung yang benar-benar menampilkan pelatihan model besar di depan umum ini? Silakan tinggalkan komentar di kolom komentar!

Referensi:

https://x.com/MaxForAI/status/2091270116067750089

https://x.com/percyliang/status/2090918065634684997

https://x.com/CopyRebeldia/status/2091231950774112412?s=20

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMqXOcazWaTUHhq-yembLCV

Artikel ini dari akun WeChat "机器之心" (ID:almosthuman2014), penulis: 关注AI的

Pertanyaan Terkait

QApa yang dilakukan oleh Profesor Percy Liang dari Stanford yang dianggap membuka 'kotak hitam' pelatihan model AI besar?

AProfesor Percy Liang dan timnya secara terbuka melakukan pelatihan model bahasa besar bernama Marin 535B-A23B dan menyiarkan seluruh proses pelatihannya secara langsung kepada publik. Mereka membagikan data pelatihan, log eksperimen, konfigurasi, kode, dan kurva pelatihan real-time.

QApa tujuan utama dari eksperimen 'Scaling Ladder' yang dilakukan tim sebelum pelatihan model utama Marin 535B?

ATujuan eksperimen 'Scaling Ladder' adalah untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah potensial lebih awal dengan model berskala lebih kecil, serta menggunakan performa model pada berbagai skala tersebut untuk memprediksi bagaimana pelatihan model utama (hero run) akan berjalan.

QBagaimana publik dapat mengikuti proses pelatihan model Marin 535B ini secara real-time?

APublik dapat mengikuti proses pelatihan secara real-time melalui platform Weights & Biases (wandb) di tautan yang disediakan. Mereka juga dapat melihat detail data, kode, dan informasi lainnya di GitHub.

QMenurut artikel, apa salah satu dampak positif dari penyiaran terbuka pelatihan model ini?

ASalah satu dampak positifnya adalah menciptakan platform belajar dan kolaborasi. Contohnya, seorang pengguna bernama James Thewlis berhasil menganalisis dan memahami penyebab anomali dalam data pelatihan, lalu membagikan penjelasannya kepada komunitas.

QSelain proyek pelatihan terbuka ini, apa upaya lain Percy Liang untuk mendidik orang tentang pembuatan model bahasa besar?

APercy Liang juga mengajar kursus teoretis di Stanford berjudul 'CS336: Language Models From Scratch' yang bertujuan agar siswa memahami secara utuh bagaimana model bahasa besar dibangun. Rekaman kursus ini tersedia di YouTube.

Bacaan Terkait

Deposito dalam RWA Bertiga Lipat — Keuangan Tradisional Memilih Blockchain

Sektor keuangan terdesentralisasi (DeFi) mengalami transformasi struktural dengan aset dunia nyata yang ditokenisasi (RWA) semakin menonjol. Laporan dari CoinShares dan Token Terminal pada 6 Agustus 2026 mengungkapkan bahwa deposit RWA di platform pinjaman dan perdagangan terdesentralisasi melonjak menjadi $7,4 miliar pada kuartal kedua tahun ini—tiga kali lipat dari $2,3 miliar setahun sebelumnya. Pertumbuhan ini sangat kontras dengan stagnasi di instrumen kripto tradisional. Minat pada instrumen keuangan tradisional di blockchain terus tumbuh terlepas dari siklus pasar aset digital. Sementara total deposit di DeFi turun sekitar 15% dari kuartal kedua 2025 hingga 2026, volume perdagangan spot aset yang ditokenisasi melonjak 220%. Sebaliknya, volume perdagangan agregat di bursa terdesentralisasi (DEX) turun hampir 70% dalam periode yang sama. Para ahli menekankan bahwa perbedaan ini menandai pergeseran fundamental: permintaan didorong oleh utilitas keuangan nyata blockchain sebagai infrastruktur untuk modal tradisional, bukan spekulasi. Penggerak utama pertumbuhan ini adalah obligasi treasury AS yang ditokenisasi dan dana multi-strategi. Produk seperti BUIDL dari BlackRock dan sUSDS dari Sky digunakan investor sebagai jaminan yang andal untuk menarik likuiditas dalam stablecoin, sambil tetap mendapatkan hasil dari aset dasar antara 3,2% hingga 5,5% per tahun. Ethereum mendominasi dengan sekitar 70% dari semua RWA, didukung oleh pool stablecoin dan platform pinjaman terkemuka seperti Aave dan Morpho. Selain obligasi pemerintah, saham dan derivatif komoditas yang ditokenisasi juga berkembang pesat. Pasar saham yang ditokenisasi saat ini diperkirakan bernilai sekitar $2,2 miliar, menunjukkan tren pertumbuhan jangka panjang yang jelas. Sektor futures perpetual berbasis RWA juga booming, dengan platform terdesentralisasi TradeXYZ mencatat kenaikan 20 kali lipat dalam volume perdagangan kontrak minyak, logam mulia, dan indeks S&P 500—menawarkan akses 24/7 yang tidak tersedia di bursa tradisional. Prospek sektor tokenisasi terlihat cerah. Analis Standard Chartered memperkirakan kapitalisasi total aset yang ditokenisasi dapat mencapai $4 triliun pada akhir 2028, dengan likuiditas didistribusikan antara stablecoin dan berbagai kelas aset dunia nyata yang terintegrasi ke dalam ekosistem blockchain global. Integrasi keuangan tradisional dan teknologi kripto telah beralih dari fase eksperimen ke penskalaan institusional aktif, membuktikan bahwa tokenisasi kini menawarkan nilai nyata, likuiditas mendalam, dan akses lancar ke modal global.

cryptonews.ru11m yang lalu

Deposito dalam RWA Bertiga Lipat — Keuangan Tradisional Memilih Blockchain

cryptonews.ru11m yang lalu

Strategy Menghentikan Pembelian Bitcoin Secara Drastis dan Mengakumulasi Tunai Senilai $6,69 Miliar

Perusahaan Strategy dari Tysons Corner, Virginia, mengumumkan bahwa dari 17 hingga 23 Agustus, mereka tidak melakukan pembelian Bitcoin sama sekali. Ini adalah jeda yang mencolok karena perusahaan telah secara agresif mengakumulasi Bitcoin selama bertahun-tahun. Saat ini, Strategy memegang 840.447 BTC (sekitar 4% dari total pasokan Bitcoin) yang dibeli dengan harga rata-rata $75.385 per koin. Alih-alih membeli Bitcoin lebih banyak, Strategy telah mengalihkan fokusnya untuk memperkuat posisi kas. Perusahaan melaporkan telah mengumpulkan total cadangan kas sebesar $6,69 miliar. Dana ini berasal dari hasil penjualan saham MSTR sebesar $2,01 miliar. Dari jumlah tersebut, $1,59 miliar masuk ke dalam dana "USD Cash" yang fleksibel, yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan termasuk pembelian Bitcoin di masa depan, pelunasan utang, atau pembelian kembali saham. Strategy juga menggunakan sebagian dana ($136,4 juta) untuk membeli kembali saham preferen STRC-nya, guna memperkuat struktur modalnya. CEO Michael Saylor menekankan bahwa posisi kas yang besar ini memberi perusahaan fleksibilitas untuk bertindak cepat jika ada peluang di pasar Bitcoin atau sekuritasnya sendiri. Intinya, Strategy tidak meninggalkan strategi Bitcoin-nya, namun sengaja mengumpulkan "perangko perang" tunai yang besar sambil berhenti sejenak dari pembelian. Tindakan ini mempersiapkan perusahaan untuk langkah berikutnya, apakah itu membeli Bitcoin lebih banyak saat harganya turun atau mendukung aktivitas korporat lainnya.

cryptonews.ru50m yang lalu

Strategy Menghentikan Pembelian Bitcoin Secara Drastis dan Mengakumulasi Tunai Senilai $6,69 Miliar

cryptonews.ru50m yang lalu

Trading

Spot
活动图片