Addestramento e valutazione delle candidate
Run di apprendimento controllati, storia SenzaAdam, checkpoint candidati, confronti con baseline, gate di promozione e regressioni.
SenzaAdam Big Brain
Il sito originale usa questa espressione per evidenze storiche di architettura e training associate al funzionamento senza Adam e con global backward disabilitato dove sottoposto ad audit. Lo stato corrente non è confermato pubblicamente e non viene presentato come motore universale corrente.
Candidata e runtime
Addestrare una candidata, superare una valutazione, salvare lo stato e promuoverlo nel runtime attivo sono eventi distinti.
Milestone e scala
L’etichetta 10M indica un run di memoria persistente configurato con 10.000.000 di sample facts, non parametri del modello. Il PASS del run originale e il FAIL della suite estesa successiva restano risultati separati.
Limitazioni
Set sintetici, categorie ristrette, candidate non promosse e reload incompleti limitano la generalizzazione dei risultati di training.