Together AIは9月10日(現地時間)、AIモデルのファインチューニングサービスを大幅に拡張したと発表した。今回のリリースでは、最新のオープンウェイトモデルへのサポートを拡大したほか、トレーニング過程をリアルタイムで監視できるライブ実験追跡機能、トレーニングおよびデータ処理におけるきめ細かな制御機能が導入された。また、一部モデルのトレーニング価格引き下げも実施され、利用者の費用負担軽減を図る。
今回のサービス拡張により、Together Fine-TuningはGLM-5.3、Kimi K2.7、Qwen 3.8-27B、Gemma 4など、40種類以上の新たなオープンウェイトモデルに対応する。
トレーニングプロセスにおいては、Expert LoRA機能が導入された。これはMixture-of-Experts (MoE) モデルの専門家レイヤーにLoRAアダプターを適用可能にするもので、モデルが新しい知識を習得する能力を高める。また、早期停止（Early stopping）機能により、モデルの改善が停止した際にトレーニングが自動的に終了し、最適なモデルが保存される。
ライブ実験追跡機能は、トレーニングおよび評価の各ステップでメトリクスを記録し、Together API、CLI、UIダッシュボードを通じて直接公開する。トレーニング前のデータセット検査・検証機能も追加された。同時に、トレーニング価格はサポートするほとんどのモデルで引き下げられた。
参考: Together AI Blog (アーカイブ) — 2026年9月11日 09:00 (JST)
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