Kimi k1.5: Nowy Lider AI Dorównuje OpenAI o1

Przełom w Sztucznej Inteligencji: Kimi k1.5 Dorównuje OpenAI o1

W dziedzinie sztucznej inteligencji dokonano znaczącego postępu wraz z prezentacją multimodalnego modelu Kimi k1.5 przez Moonshot AI. Ten przełomowy model wykazał poziomy wydajności porównywalne z pełną wersją o1 OpenAI, co wcześniej nie udało się żadnemu podmiotowi spoza OpenAI. To osiągnięcie wyznacza nowy rozdział w dążeniu do zaawansowanych możliwości AI, ukazując potencjał krajowych innowacji w obliczu globalnej konkurencji.

Imponujące Możliwości Kimi k1.5

Model Kimi k1.5 wyróżnia się wszechstronnymi zdolnościami w różnych dziedzinach, w tym w matematyce, kodowaniu i rozumowaniu multimodalnym. Jego wydajność w tych obszarach nie tylko dorównuje pełnej wersji o1, ale w pewnych aspektach ją przewyższa. W szczególności wariant kimi-k1.5-short jawi się jako najnowocześniejszy (SOTA) model krótkiego łańcucha myślowego (CoT), przewyższając GPT-4o i Claude 3.5 Sonnet o oszałamiające 550%. Ten znaczący postęp podkreśla wyjątkowe możliwości modelu i jego potencjał do redefinicji standardów wydajności AI.

Transparentność i Współpraca Moonshot AI

Osiągnięcie Moonshot AI to nie tylko kamień milowy techniczny, ale także świadectwo transparentności i ducha współpracy, których często brakuje w konkurencyjnym krajobrazie AI. Publikując swój raport techniczny, Moonshot AI zaprasza szerszą społeczność technologiczną do analizy, uczenia się i wnoszenia wkładu w ich pracę. Ten ruch podkreśla ich przekonanie, że podróż w kierunku sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) jest wspólnym przedsięwzięciem, wymagającym udziału różnorodnych talentów i perspektyw.

Status SOTA w Kluczowych Obszarach

Kompleksowe testy modelu Kimi k1.5 ujawniają jego status SOTA w kilku kluczowych obszarach. W trybie long-CoT dorównuje on wydajnością oficjalnej wersji o1 OpenAI w matematyce, kodowaniu i rozumowaniu multimodalnym. Jego wyniki w testach porównawczych, takich jak AIME (77,5), MATH 500 (96,2), Codeforces (94. percentyl) i MathVista (74,9), świadczą o jego sprawności. To osiągnięcie jest pierwszym przypadkiem, gdy firma spoza OpenAI osiągnęła pełny poziom wydajności o1.

Ponadto, w trybie short-CoT, model Kimi k1.5 wykazał globalną wydajność SOTA, znacznie przewyższając GPT-4o i Claude 3.5 Sonnet. Jego wyniki w AIME (60,8), MATH500 (94,6) i LiveCodeBench (47,3) są dowodem jego wyjątkowych zdolności w krótkim łańcuchu myślowym. Te wyniki to nie tylko liczby; reprezentują one zmianę paradygmatu w możliwościach multimodalnych modeli AI.

Innowacyjne Podejście do Rozwoju

Rozwój modelu Kimi k1.5 nie był dziełem przypadku, ale wynikiem przemyślanego i innowacyjnego podejścia. Zespół Moonshot AI zdał sobie sprawę, że samo zwiększenie parametrów podczas wstępnego szkolenia nie przyniesie pożądanych rezultatów. Skupili się na post-treningu opartym na uczeniu ze wzmocnieniem jako kluczowym obszarze do poprawy. To podejście pozwala modelowi rozszerzyć dane treningowe poprzez eksplorację opartą na nagrodach, zwiększając w ten sposób jego możliwości obliczeniowe.

Raport techniczny szczegółowo opisuje eksplorację przez zespół technik uczenia ze wzmocnieniem (RL), przepisów na dane multimodalne i optymalizację infrastruktury. Ich framework RL jest prosty i skuteczny, unikając bardziej złożonych technik, takich jak przeszukiwanie drzewa Monte Carlo i funkcje wartości. Wprowadzili również technikę long2short, która wykorzystuje modele Long-CoT do zwiększenia wydajności modeli Short-CoT.

Kluczowe Elementy Frameworku RL

Dwa kluczowe elementy leżą u podstaw frameworku RL zespołu: skalowanie długiego kontekstu i ulepszona optymalizacja polityki. Skalując okno kontekstowe do 128 tys., zaobserwowali ciągłą poprawę wydajności modelu. Wykorzystują również częściowe rollout, aby poprawić efektywność treningu, ponownie wykorzystując stare trajektorie do próbkowania nowych. Zespół wyprowadził również formułę uczenia ze wzmocnieniem z long-CoT, stosując wariant online mirror descent do solidnej optymalizacji polityki.

Technika Long2Short

Technika long2short obejmuje kilka metod, w tym łączenie modeli, najkrótsze próbkowanie odrzucania, DPO i long2short RL. Łączenie modeli łączy modele long-CoT i short-CoT, aby osiągnąć lepszą efektywność tokenów. Najkrótsze próbkowanie odrzucania wybiera najkrótszą poprawną odpowiedź do dostrajania. DPO wykorzystuje pary krótkich i długich odpowiedzi do danych treningowych. Long2short RL obejmuje oddzielną fazę treningową z karą za długość.

Przyszłość Kimi k1.5 i Moonshot AI

Patrząc w przyszłość, Moonshot AI jest zaangażowany w przyspieszenie aktualizacji swoich modeli uczenia ze wzmocnieniem serii k. Ich celem jest wprowadzenie większej liczby modalności, szerszych możliwości i ulepszonych ogólnych zdolności. Ta ambitna wizja pozycjonuje ich jako kluczowego gracza na globalnym rynku AI, gotowego rzucić wyzwanie dominacji uznanych graczy, takich jak OpenAI.

Model Kimi k1.5 to więcej niż tylko osiągnięcie technologiczne; jest symbolem potencjału krajowych innowacji w sektorze AI. Dzięki swojej wyjątkowej wydajności i otwartemu udostępnianiu szczegółów szkolenia, Kimi k1.5 wyznacza nowy standard rozwoju AI na całym świecie. Oczekiwanie na jego wydanie jest wysokie, a jego wpływ ma być głęboki.