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ForgeTrain von Mianbi Intelligence nutzt KI, um ein Schulungsframework der nächsten Generation zu entwickeln: 8 Stunden, um den Rückstand aufzuholen, 2 Tage, um die anderen zu übertreffen
Da sich die Iterationszyklen großer Modelle auf Wochen verkürzen, ist die Überwindung von Rechenleistungsengpässen und technischen Hindernissen zur entscheidenden Herausforderung im Bereich der KI geworden. Am 27. Juni 2026 veranstaltete Mingshi Intelligence gemeinsam mit der Open-Source-Community OpenBMB und AGI BAR eine Fachveranstaltung mit dem Titel „AI4AI Fermentation Night“. Bei der Veranstaltung stellte Li Yuxuan, technischer Leiter von Mingshi Intelligences AI Infra, das firmeneigene, produktionsreife Vortrainings-Framework „ForgeTrain“ detailliert vor und erläuterte die Logik sowie die praktischen Durchbrüche hinter dem Paradigmenwechsel „KI, die KI herstellt“.
Li Yuxuan wies darauf hin, dass angesichts sinkender Grenzerträge aus hochwertigen Internetdaten und Rechenleistung der traditionelle Ansatz des „Anhäufens von Daten und Rechenleistung“ an seine Grenzen gestoßen sei. Die industrielle Revolution war geprägt von „Maschinen, die Maschinen bauen“; die Intelligenzrevolution bewegt sich nun in Richtung „KI, die KI baut“. ForgeTrain untermauert diesen Weg mit einem zentralen Ansatz: dem Einsatz von KI, um ein spezialisiertes Trainings-Framework, das auf bestimmte Modelle und Hardwarearchitekturen zugeschnitten ist, von Grund auf neu zu entwickeln, anstatt sich auf manuell gewartete Allzweck-Software-Stacks zu verlassen.
In Leistungstests demonstrierte ForgeTrain eine bemerkenswerte Iterationseffizienz. Durch einen automatisierten Prozess erreichte es innerhalb von 8 Stunden die Leistung des branchenführenden Frameworks Megatron-LM und übertraf diese innerhalb von 1,5 bis 2 Tagen durchweg, wobei eine Steigerung der Rechenauslastung (MFU) um etwa 8 % bis 10 % erzielt wurde. Diese Fähigkeit wurde erfolgreich auf Modelle wie MiniCPM4-0,5B/8B angewendet und ist mit verschiedenen Hardwareplattformen kompatibel, darunter H100 und Huawei Ascend NPU.
Der Erfolg von ForgeTrain beruht auf dem, was Li Yuxuan als „vierstufigen Harness-Optimierungsprozess“ bezeichnet. Ausgehend von der „Anchor“-Phase, in der die binäre Konsistenz sichergestellt wird, folgt die bitweise Generierung der Grundfunktionen, dann der „Surpass“-Leistungssprint nach Aufhebung der Einschränkungen und schließlich die „Per-Op“-Phase, in der jeder Operator tiefgreifend angepasst wird. Der gesamte Prozess wird vollständig von KI gesteuert, ohne manuelle Eingriffe, und wandelt so erfolgreich den jahrelangen technischen Vorsprung von NVIDIA in ein technisches Problem um, das die KI automatisch lösen kann.
Dieser Ansatz wird als „Forge Engineering“ zusammengefasst – ein neues Entwicklungsparadigma für das KI-Zeitalter. Li Yuxuan ist überzeugt, dass in Zukunft jeder in der Lage sein wird, seinen eigenen Modellassistenten individuell anzupassen, und dass die Softwarelandschaft einen massiven Wandel durchlaufen wird.
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