함께 AI가 맞춤형 모델을 위한 포스트 트레이닝 서비스를 출시합니다

Together AI on 2026-10-19 Together Post-Training을 도입했는데, 이는 개발자가 강화 학습과 감독 하에 있는 미세 조정을 통해 맞춤형 모델을 구축할 수 있도록 돕는 서비스라고 회사 블로그 게시물에 따르면, 그날 게시된 회사 블로그 글에서 전했습니다.

증거와 맥락

이번 출시는 사용자가 직접 훈련 루프를 정의할 수 있도록 하고, Together가 모델 리소스, 트레이닝 세션, 트레이너 인스턴스, 생성기 인스턴스 등 GPU 시스템을 관리하는 방안으로 포지셔닝되었다고 회사는 밝혔습니다. Together는 이 서비스가 LoRA 훈련, 동일한 GPU 용량을 공유하는 여러 LoRA 어댑터, 선택된 모델에 대한 풀웨이트 실험을 지원하며, 비동기 강화학습(RL)과 맞춤형 학습 목표도 지원한다고 밝혔습니다.

이 서비스는 Muse Spark Open, GLM 5.3, Kimi K3, Qwen 3.8-27B등 오픈 웨이트 모델로 출시되며, 앞으로 몇 주 내에 추가 모델이 추가될 예정이라고 밝혔습니다. 회사는 또한 첫 여덟주 동안 GPU 시간당 B200 $9 할인된 가격으로 서비스를 제공한다고 밝혔습니다.

이 발표는 Together가 2026-07-01에서 $800백만 만 시리즈 C를 조달하고 독립적으로 자본을 가진 컴퓨팅 용량 500 MW 이상의 약속을 확보해 인프라 확장에 자금 조달 맥락을 제공했다고 밝힌 데 따른 것입니다. 또한 무바달라와 함께 UAE AI 인프라 기회 탐색과 아부다비 진출에 관한 2026-09-29 발표에 이은 것입니다.

Together는 이 서비스가 교육 후 인프라 부담을 줄이고, 배포 및 교육 성능을 개선하며, 훈련된 체크포인트를 배포하거나 개선하기 쉽게 하도록 설계되었다고 밝혔습니다. 회사 블로그에는 또한 전용 모델 추론에서 멀티-LoRA 어댑터 지원과 FP4 정밀도로 체크포인트 서비스를 위한 최적화가 포함되어 있다고 밝혔습니다. 이 기능들은 회사 보고였으며 제공된 자료에서 독립적으로 벤치마킹된 것은 아닙니다.

출시 노트에는 Deel, Jack & Jill, Collinear AI의 얼리 액세스 고객들이 더 빠른 실험 설정과 공유 GPU 용량으로 RL 워크로드를 실행할 수 있다는 추천사를 포함시켰습니다. 이 댓글들은 회사에서 출처를 밝힌 것이며, 원본 자료에서 독립적으로 검증된 것은 아닙니다.