Kimi k1.5: Новый прорыв в ИИ, сравнимый с OpenAI o1

Kimi k1.5: Революционный прорыв в мире искусственного интеллекта

В области искусственного интеллекта произошел значительный скачок благодаря представлению мультимодальной модели Kimi k1.5 от компании Moonshot AI. Эта новаторская модель продемонстрировала уровни производительности, которые конкурируют с полной версией o1 от OpenAI, что ранее не удавалось ни одной другой организации за пределами OpenAI. Это событие знаменует собой новую главу в стремлении к передовым возможностям ИИ, демонстрируя потенциал отечественных инноваций в условиях глобальной конкуренции.

Выдающиеся возможности Kimi k1.5

Модель Kimi k1.5 выделяется своими всесторонними способностями в различных областях, включая математику, кодирование и мультимодальное мышление. Ее производительность в этих областях не просто сопоставима с полной версией o1, но в некоторых аспектах превосходит ее. Примечательно, что вариант kimi-k1.5-short является передовой (SOTA) моделью короткой цепочки рассуждений (CoT), превосходя GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet на ошеломляющие 550%. Это значительное достижение подчеркивает исключительные возможности модели и ее потенциал для переопределения эталонов производительности ИИ.

Прозрачность и сотрудничество Moonshot AI

Достижение Moonshot AI является не просто технической вехой, но и свидетельством прозрачности и духа сотрудничества, которых часто не хватает в конкурентной среде ИИ. Публикуя свой технический отчет, Moonshot AI приглашает более широкое технологическое сообщество изучить, учиться и вносить свой вклад в их работу. Этот шаг подчеркивает их убеждение в том, что путь к искусственному общему интеллекту (AGI) является коллективным усилием, требующим участия различных талантов и точек зрения.

Тестирование и результаты Kimi k1.5

Всестороннее тестирование модели Kimi k1.5 показывает ее статус SOTA в нескольких ключевых областях. В режиме long-CoT она соответствует производительности официального релиза OpenAI o1 в математике, кодировании и мультимодальном мышлении. Ее результаты по таким тестам, как AIME (77,5), MATH 500 (96,2), Codeforces (94-й процентиль) и MathVista (74,9), свидетельствуют о ее мастерстве. Это достижение является первым случаем, когда компания за пределами OpenAI достигла полного уровня производительности o1.

Более того, в режиме short-CoT модель Kimi k1.5 продемонстрировала глобальную производительность SOTA, значительно превзойдя GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Ее результаты по AIME (60,8), MATH500 (94,6) и LiveCodeBench (47,3) являются свидетельством ее исключительных возможностей в короткой цепочке рассуждений. Эти результаты - не просто цифры; они представляют собой сдвиг парадигмы в возможностях мультимодальных моделей ИИ.

Инновационный подход к разработке

Разработка модели Kimi k1.5 не была случайностью, а результатом продуманного и инновационного подхода. Команда Moonshot AI признала, что простое масштабирование параметров во время предварительного обучения не даст желаемых результатов. Они переключились на постобработку на основе обучения с подкреплением как на ключевую область для улучшения. Этот подход позволяет модели расширять свои обучающие данные за счет исследования на основе вознаграждения, тем самым масштабируя свои вычислительные возможности.

Технические детали и методы обучения

В техническом отчете подробно описано исследование командой методов обучения с подкреплением (RL), рецептов мультимодальных данных и оптимизации инфраструктуры. Их структура RL, в частности, является одновременно простой и эффективной, избегая более сложных методов, таких как поиск по дереву Монте-Карло и функции ценности. Они также представили технику long2short, которая использует модели Long-CoT для повышения производительности моделей Short-CoT.

Ключевые элементы RL-фреймворка

Два критических элемента лежат в основе RL-фреймворка команды: масштабирование длинного контекста и улучшенная оптимизация политики. Масштабируя окно контекста до 128k, они наблюдали постоянное улучшение производительности модели. Они также используют частичный откат для повышения эффективности обучения, повторно используя старые траектории для выборки новых. Команда также вывела формулу обучения с подкреплением с long-CoT, используя вариант онлайн-зеркального спуска для надежной оптимизации политики.

Техника long2short

Техника long2short включает в себя несколько методов, в том числе слияние моделей, выборку кратчайшего отклонения, DPO и long2short RL. Слияние моделей объединяет модели long-CoT и short-CoT для достижения лучшей эффективности токенов. Выборка кратчайшего отклонения выбирает кратчайший правильный ответ для точной настройки. DPO использует пары коротких и длинных ответов для обучающих данных. Long2short RL включает в себя отдельную фазу обучения со штрафом за длину.

Будущие перспективы и амбиции Moonshot AI

Заглядывая вперед, Moonshot AI стремится ускорить модернизацию своих моделей обучения с подкреплением серии k. Они стремятся внедрить больше модальностей, более широкие возможности и расширенные общие возможности. Это амбициозное видение позиционирует их как ключевого игрока на глобальном ландшафте ИИ, готового бросить вызов доминированию таких признанных игроков, как OpenAI.

Kimi k1.5: Символ отечественных инноваций

Модель Kimi k1.5 - это больше, чем просто технологическое достижение; это символ потенциала отечественных инноваций в секторе ИИ. Благодаря своей исключительной производительности и открытому обмену деталями обучения, Kimi k1.5 устанавливает новый стандарт для разработки ИИ во всем мире. Ожидание ее выпуска велико, и ожидается, что ее влияние будет глубоким.