Kimi k1.5 ท้าชน OpenAI o1 โมเดล AI มัลติโมดัลล้ำยุค

การเปิดตัว Kimi k1.5: ก้าวกระโดดครั้งสำคัญในวงการ AI

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เกิดความก้าวหน้าครั้งสำคัญขึ้น เมื่อ Moonshot AI ได้เปิดตัวโมเดล Kimi k1.5 ซึ่งเป็นโมเดลมัลติโมดัลที่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เทียบเคียงได้กับ OpenAI's full version o1 ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่มีหน่วยงานอื่นใดนอกเหนือจาก OpenAI เคยทำได้มาก่อน การพัฒนานี้ถือเป็นบทใหม่ในการแสวงหาความสามารถของ AI ขั้นสูง แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของนวัตกรรมภายในประเทศในการเผชิญหน้ากับการแข่งขันระดับโลก

ความสามารถที่โดดเด่นของ Kimi k1.5

โมเดล Kimi k1.5 โดดเด่นด้วยความสามารถที่ครอบคลุมในหลากหลายด้าน รวมถึงคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการให้เหตุผลแบบมัลติโมดัล ประสิทธิภาพในด้านเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงแค่เทียบเท่ากับ o1 เวอร์ชั่นเต็มเท่านั้น แต่ในบางแง่มุมยังเหนือกว่าอีกด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง kimi-k1.5-short ได้กลายเป็นโมเดล short chain-of-thought (CoT) ที่ล้ำสมัย (SOTA) ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4o และ Claude 3.5 Sonnet ถึง 550% ความก้าวหน้าครั้งสำคัญนี้เน้นย้ำถึงความสามารถที่โดดเด่นของโมเดลและศักยภาพในการกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับประสิทธิภาพของ AI

ความโปร่งใสและความร่วมมือของ Moonshot AI

ความสำเร็จของ Moonshot AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่ความสำเร็จทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความโปร่งใสและจิตวิญญาณแห่งความร่วมมือ ซึ่งมักจะขาดหายไปในภูมิทัศน์ AI ที่มีการแข่งขันสูง การเผยแพร่รายงานทางเทคนิคของ Moonshot AI เป็นการเชิญชวนให้ชุมชนเทคโนโลยีในวงกว้างเข้ามาตรวจสอบ เรียนรู้ และมีส่วนร่วมในงานของพวกเขา การเคลื่อนไหวนี้เน้นย้ำถึงความเชื่อของพวกเขาว่าการเดินทางไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) เป็นความพยายามร่วมกัน ซึ่งต้องอาศัยการมีส่วนร่วมของความสามารถและมุมมองที่หลากหลาย

ผลการทดสอบที่แสดงถึงสถานะ SOTA

การทดสอบที่ครอบคลุมของโมเดล Kimi k1.5 เผยให้เห็นถึงสถานะ SOTA ในหลายด้านที่สำคัญ ในโหมด long-CoT โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับการเปิดตัวอย่างเป็นทางการของ OpenAI o1 ในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการให้เหตุผลแบบมัลติโมดัล คะแนนในการวัดผล เช่น AIME (77.5), MATH 500 (96.2), Codeforces (94th percentile) และ MathVista (74.9) เป็นตัวบ่งชี้ถึงความสามารถของโมเดล ความสำเร็จนี้ถือเป็นครั้งแรกที่บริษัทนอกเหนือจาก OpenAI สามารถเข้าถึงระดับประสิทธิภาพของ o1 เวอร์ชั่นเต็มได้

นอกจากนี้ ในโหมด short-CoT โมเดล Kimi k1.5 ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพ SOTA ระดับโลก โดยมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4o และ Claude 3.5 Sonnet อย่างมีนัยสำคัญ คะแนนใน AIME (60.8), MATH500 (94.6) และ LiveCodeBench (47.3) เป็นหลักฐานของความสามารถที่โดดเด่นในการให้เหตุผลแบบ short chain-of-thought ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงแค่ตัวเลข แต่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในความสามารถของโมเดล AI มัลติโมดัล

แนวทางการพัฒนาที่เน้นนวัตกรรม

การพัฒนาโมเดล Kimi k1.5 ไม่ได้เป็นเพียงแค่โชคช่วย แต่เป็นผลมาจากแนวทางที่รอบคอบและสร้างสรรค์ ทีมงานที่ Moonshot AI ตระหนักดีว่าการเพิ่มขนาดพารามิเตอร์ระหว่างการฝึกอบรมล่วงหน้าเพียงอย่างเดียวจะไม่ให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ พวกเขาจึงหันมาใช้การฝึกอบรมหลังการฝึกด้วย reinforcement learning เป็นส่วนสำคัญในการปรับปรุง แนวทางนี้ช่วยให้โมเดลขยายข้อมูลการฝึกอบรมผ่านการสำรวจตามรางวัล ซึ่งจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการคำนวณ

รายงานทางเทคนิคให้รายละเอียดเกี่ยวกับการสำรวจเทคนิคการฝึก reinforcement learning (RL) สูตรข้อมูลมัลติโมดัล และการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐาน กรอบ RL ของพวกเขามีความตรงไปตรงมาและมีประสิทธิภาพ โดยหลีกเลี่ยงเทคนิคที่ซับซ้อนกว่า เช่น Monte Carlo tree search และ value functions พวกเขายังได้แนะนำเทคนิค long2short ซึ่งใช้ประโยชน์จากโมเดล Long-CoT เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล Short-CoT

องค์ประกอบสำคัญของกรอบ RL

มีองค์ประกอบสำคัญสองประการที่สนับสนุนกรอบ RL ของทีม: การปรับขนาดบริบทที่ยาวนานและการปรับปรุงการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบาย การปรับขนาดหน้าต่างบริบทเป็น 128k ทำให้พวกเขาเห็นการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่อง พวกเขายังใช้ partial rollout เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรม โดยนำวิถีเก่ามาใช้ซ้ำเพื่อสุ่มวิถีใหม่ ทีมงานยังได้คิดค้นสูตร reinforcement learning ด้วย long-CoT โดยใช้รูปแบบของ online mirror descent เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายที่แข็งแกร่ง

เทคนิค long2short

เทคนิค long2short เกี่ยวข้องกับหลายวิธี รวมถึงการรวมโมเดล การสุ่มตัวอย่างการปฏิเสธที่สั้นที่สุด DPO และ long2short RL การรวมโมเดลเป็นการรวมโมเดล long-CoT และ short-CoT เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพของโทเค็นที่ดีขึ้น การสุ่มตัวอย่างการปฏิเสธที่สั้นที่สุดจะเลือกการตอบสนองที่ถูกต้องที่สั้นที่สุดสำหรับการปรับแต่ง DPO ใช้คู่ของการตอบสนองแบบสั้นและยาวสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม Long2short RL เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการฝึกอบรมแยกต่างหากโดยมีค่าปรับความยาว

วิสัยทัศน์ในอนาคตของ Moonshot AI

เมื่อมองไปข้างหน้า Moonshot AI มุ่งมั่นที่จะเร่งการอัปเกรดโมเดล reinforcement learning ซีรีส์ k พวกเขามีเป้าหมายที่จะแนะนำรูปแบบที่หลากหลายมากขึ้น ความสามารถที่กว้างขึ้น และความสามารถทั่วไปที่ได้รับการปรับปรุง วิสัยทัศน์ที่ทะเยอทะยานนี้ทำให้พวกเขากลายเป็นผู้เล่นหลักในภูมิทัศน์ AI ระดับโลก พร้อมที่จะท้าทายการครอบงำของผู้เล่นที่จัดตั้งขึ้น เช่น OpenAI

Kimi k1.5: สัญลักษณ์แห่งนวัตกรรมภายในประเทศ

โมเดล Kimi k1.5 เป็นมากกว่าแค่ความสำเร็จทางเทคโนโลยี แต่เป็นสัญลักษณ์ของศักยภาพของนวัตกรรมภายในประเทศในภาค AI ด้วยประสิทธิภาพที่โดดเด่นและการเปิดเผยรายละเอียดการฝึกอบรม Kimi k1.5 ได้กำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับการพัฒนา AI ทั่วโลก การรอคอยการเปิดตัวนั้นสูง และคาดว่าจะมีผลกระทบอย่างมาก