మూన్‌షాట్ AI యొక్క కిమి k1.5 మోడల్: OpenAI o1తో పోటీ

మూన్‌షాట్ AI యొక్క కిమి k1.5 మోడల్: OpenAI o1తో పోటీ

కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, మూన్‌షాట్ AI ద్వారా కిమి k1.5 మల్టీమోడల్ మోడల్ ఆవిష్కరణతో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు వేయబడింది. ఈ అద్భుతమైన మోడల్ OpenAI యొక్క పూర్తి వెర్షన్ o1తో పోటీ పడే పనితీరు స్థాయిలను ప్రదర్శించింది, ఇది ఇంతకు ముందు OpenAI వెలుపల మరే ఇతర సంస్థ సాధించని విజయం. ఈ అభివృద్ధి అధునాతన AI సామర్థ్యాల కోసం అన్వేషణలో ఒక కొత్త అధ్యాయాన్ని సూచిస్తుంది, ప్రపంచ పోటీని ఎదుర్కొనే దేశీయ ఆవిష్కరణల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.

కిమి k1.5 మోడల్ గణితం, కోడింగ్ మరియు మల్టీమోడల్ రీజనింగ్‌తో సహా వివిధ డొమైన్‌లలో దాని సమగ్ర సామర్థ్యాల కోసం ప్రత్యేకంగా నిలుస్తుంది. ఈ రంగాలలో దీని పనితీరు పూర్తి o1 వెర్షన్‌తో పోల్చదగినది మాత్రమే కాదు, కొన్ని అంశాలలో దానిని మించిపోయింది. ముఖ్యంగా, kimi-k1.5-short వేరియంట్ అత్యాధునిక (SOTA) షార్ట్ చైన్-ఆఫ్-థాట్ (CoT) మోడల్‌గా ఉద్భవించింది, ఇది GPT-4o మరియు Claude 3.5 Sonnetను 550% అధిగమించింది. ఈ ముఖ్యమైన పురోగతి మోడల్ యొక్క అసాధారణ సామర్థ్యాలను మరియు AI పనితీరు కోసం ప్రమాణాలను పునర్నిర్వచించే దాని సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.

మూన్‌షాట్ AI యొక్క విజయం కేవలం సాంకేతిక మైలురాయి మాత్రమే కాదు, పోటీతత్వ AI రంగంలో తరచుగా కనిపించని పారదర్శకత మరియు సహకార స్ఫూర్తికి నిదర్శనం. వారి సాంకేతిక నివేదికను ప్రచురించడం ద్వారా, మూన్‌షాట్ AI విస్తృత సాంకేతిక సమాజాన్ని వారి పనిని పరిశీలించడానికి, నేర్చుకోవడానికి మరియు సహకరించడానికి ఆహ్వానిస్తుంది. కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సు (AGI) వైపు ప్రయాణం అనేది విభిన్న ప్రతిభ మరియు దృక్కోణాల భాగస్వామ్యం అవసరమయ్యే ఒక సమిష్టి ప్రయత్నం అని వారి నమ్మకాన్ని ఈ చర్య నొక్కి చెబుతుంది.

కిమి k1.5 మోడల్ యొక్క సమగ్ర పరీక్ష అనేక కీలక రంగాలలో దాని SOTA స్థితిని వెల్లడిస్తుంది. లాంగ్-CoT మోడ్‌లో, ఇది గణితం, కోడింగ్ మరియు మల్టీమోడల్ రీజనింగ్‌లో OpenAI o1 యొక్క అధికారిక విడుదల పనితీరుతో సరిపోలుతుంది. AIME (77.5), MATH 500 (96.2), Codeforces (94వ శాతము), మరియు MathVista (74.9) వంటి బెంచ్‌మార్క్‌లపై దీని స్కోర్‌లు దాని నైపుణ్యానికి సూచికలు. OpenAI వెలుపల ఒక సంస్థ పూర్తి o1 పనితీరు స్థాయికి చేరుకోవడం ఇదే మొదటిసారి.

అంతేకాకుండా, షార్ట్-CoT మోడ్‌లో, కిమి k1.5 మోడల్ ప్రపంచ SOTA పనితీరును ప్రదర్శించింది, ఇది GPT-4o మరియు Claude 3.5 Sonnetను గణనీయంగా అధిగమించింది. AIME (60.8), MATH500 (94.6), మరియు LiveCodeBench (47.3)పై దీని స్కోర్‌లు షార్ట్ చైన్-ఆఫ్-థాట్ రీజనింగ్‌లో దాని అసాధారణ సామర్థ్యాలకు సాక్ష్యం. ఈ ఫలితాలు కేవలం సంఖ్యలు మాత్రమే కాదు; అవి మల్టీమోడల్ AI మోడళ్ల సామర్థ్యాలలో ఒక నమూనా మార్పును సూచిస్తాయి.

కిమి k1.5 మోడల్ అభివృద్ధి అదృష్టం కాదు, కానీ ఉద్దేశపూర్వక మరియు వినూత్న విధానం ఫలితం. మూన్‌షాట్ AIలోని బృందం ప్రీ-ట్రైనింగ్ సమయంలో పారామితులను స్కేల్ చేయడం ద్వారా కావలసిన ఫలితాలు రావు అని గుర్తించింది. వారు మెరుగుదల కోసం కీలకమైన ప్రాంతంగా రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్-ఆధారిత పోస్ట్-ట్రైనింగ్‌కు మారారు. ఈ విధానం రివార్డ్-ఆధారిత అన్వేషణ ద్వారా మోడల్ దాని శిక్షణ డేటాను విస్తరించడానికి అనుమతిస్తుంది, తద్వారా దాని కంప్యూటేషనల్ సామర్థ్యాలను స్కేల్ చేస్తుంది.

సాంకేతిక నివేదిక రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL) శిక్షణ పద్ధతులు, మల్టీమోడల్ డేటా రెసిపీలు మరియు మౌలిక సదుపాయాల ఆప్టిమైజేషన్ గురించి బృందం యొక్క అన్వేషణను వివరిస్తుంది. వారి RL ఫ్రేమ్‌వర్క్, ముఖ్యంగా, మోంటే కార్లో ట్రీ సెర్చ్ మరియు వాల్యూ ఫంక్షన్‌ల వంటి మరింత సంక్లిష్టమైన పద్ధతులను నివారించి, సూటిగా మరియు ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. వారు లాంగ్2షార్ట్ టెక్నిక్‌ను కూడా ప్రవేశపెట్టారు, ఇది షార్ట్-CoT మోడళ్ల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి లాంగ్-CoT మోడళ్లను ఉపయోగించుకుంటుంది.

బృందం యొక్క RL ఫ్రేమ్‌వర్క్‌కు రెండు కీలక అంశాలు మద్దతు ఇస్తున్నాయి: లాంగ్ కాంటెక్స్ట్ స్కేలింగ్ మరియు మెరుగైన పాలసీ ఆప్టిమైజేషన్. కాంటెక్స్ట్ విండోను 128kకి స్కేల్ చేయడం ద్వారా, వారు మోడల్ పనితీరులో నిరంతర మెరుగుదలని గమనించారు. వారు శిక్షణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి పాక్షిక రోల్‌అవుట్‌ను కూడా ఉపయోగిస్తారు, కొత్త వాటిని నమూనా చేయడానికి పాత పథాలను తిరిగి ఉపయోగిస్తారు. బృందం లాంగ్-CoTతో రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఫార్ములాను కూడా రూపొందించింది, ఇది బలమైన పాలసీ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఆన్‌లైన్ మిర్రర్ డిసెంట్ యొక్క వేరియంట్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

లాంగ్2షార్ట్ టెక్నిక్‌లో మోడల్ విలీనం, షార్టెస్ట్ రిజెక్షన్ శాంప్లింగ్, DPO మరియు లాంగ్2షార్ట్ RLతో సహా అనేక పద్ధతులు ఉన్నాయి. మోడల్ విలీనం మెరుగైన టోకెన్ సామర్థ్యాన్ని సాధించడానికి లాంగ్-CoT మరియు షార్ట్-CoT మోడళ్లను మిళితం చేస్తుంది. షార్టెస్ట్ రిజెక్షన్ శాంప్లింగ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ కోసం అతి తక్కువ సరైన ప్రతిస్పందనను ఎంచుకుంటుంది. DPO శిక్షణ డేటా కోసం చిన్న మరియు పొడవైన ప్రతిస్పందనల జతలను ఉపయోగిస్తుంది. లాంగ్2షార్ట్ RL పొడవు పెనాల్టీతో ప్రత్యేక శిక్షణ దశను కలిగి ఉంటుంది.

ముందుకు చూస్తే, మూన్‌షాట్ AI దాని k-సిరీస్ రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ మోడళ్ల అప్‌గ్రేడ్‌ను వేగవంతం చేయడానికి కట్టుబడి ఉంది. వారు మరిన్ని మోడాలిటీలు, విస్తృత సామర్థ్యాలు మరియు మెరుగైన సాధారణ సామర్థ్యాలను ప్రవేశపెట్టాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నారు. ఈ ప్రతిష్టాత్మక దృష్టి వారిని ప్రపంచ AI రంగంలో కీలక ఆటగాడిగా నిలబెడుతుంది, OpenAI వంటి స్థిరపడిన ఆటగాళ్ల ఆధిపత్యాన్ని సవాలు చేయడానికి సిద్ధంగా ఉంది.

కిమి k1.5 మోడల్ కేవలం సాంకేతిక విజయం మాత్రమే కాదు; ఇది AI రంగంలో దేశీయ ఆవిష్కరణల సామర్థ్యానికి చిహ్నం. దాని అసాధారణ పనితీరు మరియు దాని శిక్షణ వివరాలను బహిరంగంగా పంచుకోవడంతో, కిమి k1.5 ప్రపంచవ్యాప్తంగా AI అభివృద్ధికి ఒక కొత్త ప్రమాణాన్ని నెలకొల్పింది. దాని విడుదల కోసం ఎదురుచూపులు ఎక్కువగా ఉన్నాయి మరియు దాని ప్రభావం చాలా లోతుగా ఉంటుందని భావిస్తున్నారు.