مدل چندوجهی Kimi k1.5 با عملکردی مشابه OpenAI o1

معرفی مدل Kimi k1.5: جهشی در هوش مصنوعی

در دنیای هوش مصنوعی، مدل چندوجهی Kimi k1.5 از شرکت Moonshot AI یک پیشرفت قابل توجه محسوب می‌شود. این مدل پیشگام، سطحی از عملکرد را نشان داده است که با نسخه کامل o1 شرکت OpenAI رقابت می‌کند، دستاوردی که پیش از این توسط هیچ نهاد دیگری خارج از OpenAI به دست نیامده بود. این توسعه، فصل جدیدی را در پیگیری قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی رقم می‌زند و پتانسیل نوآوری داخلی را در مواجهه با رقابت جهانی به نمایش می‌گذارد.

قابلیت‌های برجسته Kimi k1.5

مدل Kimi k1.5 به دلیل توانایی‌های جامع خود در حوزه‌های مختلف، از جمله ریاضیات، کدنویسی و استدلال چندوجهی، برجسته است. عملکرد آن در این زمینه‌ها نه تنها با نسخه کامل o1 قابل مقایسه است، بلکه در برخی جنبه‌ها از آن نیز فراتر می‌رود. به طور خاص، نوع kimi-k1.5-short به عنوان یک مدل زنجیره تفکر کوتاه (CoT) پیشرفته (SOTA) ظاهر می‌شود و با اختلاف چشمگیر 550 درصدی از GPT-4o و Claude 3.5 Sonnet پیشی می‌گیرد. این پیشرفت قابل توجه، بر قابلیت‌های استثنایی مدل و پتانسیل آن برای تعریف مجدد معیارهای عملکرد هوش مصنوعی تأکید می‌کند.

رویکرد شفاف و مشارکتی Moonshot AI

دستاورد Moonshot AI صرفاً یک نقطه عطف فنی نیست، بلکه گواهی بر شفافیت و روحیه مشارکتی است که اغلب در فضای رقابتی هوش مصنوعی وجود ندارد. Moonshot AI با انتشار گزارش فنی خود، از جامعه فناوری گسترده‌تر دعوت می‌کند تا کار آنها را بررسی، از آن بیاموزند و در آن مشارکت کنند. این اقدام بر این باور آنها تأکید می‌کند که سفر به سوی هوش مصنوعی عمومی (AGI) یک تلاش جمعی است که نیازمند مشارکت استعدادها و دیدگاه‌های متنوع است.

عملکرد SOTA در تست‌های جامع

تست جامع مدل Kimi k1.5 وضعیت SOTA آن را در چندین زمینه کلیدی نشان می‌دهد. در حالت long-CoT، عملکرد آن با انتشار رسمی o1 OpenAI در ریاضیات، کدنویسی و استدلال چندوجهی مطابقت دارد. نمرات آن در معیارهایی مانند AIME (77.5)، MATH 500 (96.2)، Codeforces (درصد 94) و MathVista (74.9) نشان دهنده مهارت آن است. این دستاورد اولین نمونه از رسیدن یک شرکت خارج از OpenAI به سطح عملکرد کامل o1 است.

علاوه بر این، در حالت short-CoT، مدل Kimi k1.5 عملکرد SOTA جهانی را نشان داده است و به طور قابل توجهی از GPT-4o و Claude 3.5 Sonnet پیشی گرفته است. نمرات آن در AIME (60.8)، MATH500 (94.6) و LiveCodeBench (47.3) گواه قابلیت‌های استثنایی آن در استدلال زنجیره تفکر کوتاه است. این نتایج فقط اعداد نیستند؛ آنها نشان دهنده یک تغییر پارادایم در قابلیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی هستند.

رویکرد نوآورانه در توسعه Kimi k1.5

توسعه مدل Kimi k1.5 یک اتفاق تصادفی نبود، بلکه نتیجه یک رویکرد سنجیده و نوآورانه بود. تیم Moonshot AI متوجه شد که صرفاً افزایش مقیاس پارامترها در طول پیش آموزش، نتایج مطلوب را به دست نخواهد داد. آنها به سمت پس آموزش مبتنی بر یادگیری تقویتی به عنوان یک زمینه کلیدی برای بهبود تغییر جهت دادند. این رویکرد به مدل اجازه می‌دهد تا داده‌های آموزشی خود را از طریق اکتشاف مبتنی بر پاداش گسترش دهد و در نتیجه قابلیت‌های محاسباتی خود را مقیاس بندی کند.

جزئیات فنی و روش‌های آموزشی

گزارش فنی، جزئیات بررسی تیم در مورد تکنیک‌های آموزش یادگیری تقویتی (RL)، دستور العمل‌های داده‌های چندوجهی و بهینه سازی زیرساخت را شرح می‌دهد. چارچوب RL آنها، به ویژه، هم ساده و هم مؤثر است و از تکنیک‌های پیچیده‌تر مانند جستجوی درخت مونت کارلو و توابع ارزش اجتناب می‌کند. آنها همچنین تکنیک long2short را معرفی کردند که از مدل‌های Long-CoT برای بهبود عملکرد مدل‌های Short-CoT استفاده می‌کند.

دو عنصر حیاتی زیربنای چارچوب RL تیم هستند: مقیاس بندی زمینه طولانی و بهینه سازی سیاست بهبود یافته. با مقیاس بندی پنجره زمینه به 128k، آنها بهبود مستمر در عملکرد مدل را مشاهده کردند. آنها همچنین از رول اوت جزئی برای بهبود کارایی آموزش، استفاده مجدد از مسیرهای قدیمی برای نمونه برداری از مسیرهای جدید استفاده می‌کنند. این تیم همچنین یک فرمول یادگیری تقویتی با long-CoT به دست آورد و از نوعی از نزول آینه آنلاین برای بهینه سازی سیاست قوی استفاده کرد.

تکنیک long2short شامل چندین روش از جمله ادغام مدل، نمونه برداری رد کوتاه، DPO و long2short RL است. ادغام مدل، مدل‌های long-CoT و short-CoT را برای دستیابی به کارایی بهتر توکن ترکیب می‌کند. نمونه برداری رد کوتاه، کوتاه ترین پاسخ صحیح را برای تنظیم دقیق انتخاب می‌کند. DPO از جفت پاسخ‌های کوتاه و بلند برای داده‌های آموزشی استفاده می‌کند. Long2short RL شامل یک مرحله آموزشی جداگانه با جریمه طول است.

چشم انداز آینده و چالش با OpenAI

با نگاهی به آینده، Moonshot AI متعهد به تسریع ارتقاء مدل‌های یادگیری تقویتی سری k خود است. آنها قصد دارند حالت‌های بیشتر، قابلیت‌های گسترده‌تر و قابلیت‌های عمومی پیشرفته‌تری را معرفی کنند. این چشم انداز بلندپروازانه آنها را به عنوان یک بازیگر کلیدی در چشم انداز جهانی هوش مصنوعی قرار می‌دهد و آماده به چالش کشیدن سلطه بازیگران تثبیت شده مانند OpenAI است.

مدل Kimi k1.5 چیزی فراتر از یک دستاورد تکنولوژیکی است. این نمادی از پتانسیل نوآوری داخلی در بخش هوش مصنوعی است. Kimi k1.5 با عملکرد استثنایی و به اشتراک گذاری آشکار جزئیات آموزشی خود، استاندارد جدیدی را برای توسعه هوش مصنوعی در سراسر جهان تعیین می‌کند. انتظار برای انتشار آن زیاد است و انتظار می‌رود تأثیر آن عمیق باشد.