Kimi k1.5: OpenAI o1'e Rakip Yeni Nesil Yapay Zeka Modeli

Kimi k1.5: Yapay Zeka Alanında Yeni Bir Dönüm Noktası

Yapay zeka dünyasında, Moonshot AI tarafından geliştirilen Kimi k1.5 çok modlu modelinin tanıtımıyla önemli bir sıçrama yaşandı. Bu çığır açan model, daha önce OpenAI dışındaki hiçbir kuruluş tarafından ulaşılamayan bir başarı göstererek, OpenAI'nin tam sürüm o1'iyle rekabet edebilecek performans seviyelerine ulaştı. Bu gelişme, gelişmiş yapay zeka yetenekleri arayışında yeni bir sayfa açarak, küresel rekabet karşısında yerli inovasyonun potansiyelini sergiliyor.

Kimi k1.5'in Üstün Yetenekleri

Kimi k1.5 modeli, matematik, kodlama ve çok modlu akıl yürütme dahil olmak üzere çeşitli alanlardaki kapsamlı yetenekleriyle öne çıkıyor. Bu alanlardaki performansı, yalnızca tam o1 sürümüyle karşılaştırılabilir olmakla kalmıyor, aynı zamanda bazı yönlerde onu aşıyor. Özellikle, kimi-k1.5-short varyantı, GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet'i %550 gibi şaşırtıcı bir oranda geride bırakarak, son teknoloji (SOTA) kısa zincir düşünce (CoT) modeli olarak ortaya çıkıyor. Bu önemli ilerleme, modelin olağanüstü yeteneklerinin ve yapay zeka performansı için kıstasları yeniden tanımlama potansiyelinin altını çiziyor.

Şeffaflık ve İşbirliği Anlayışı

Moonshot AI'nin başarısı, yalnızca teknik bir kilometre taşı değil, aynı zamanda rekabetçi yapay zeka ortamında sıklıkla eksik olan şeffaflığın ve işbirliği ruhunun bir kanıtıdır. Moonshot AI, teknik raporlarını yayınlayarak, daha geniş teknoloji topluluğunu çalışmalarını incelemeye, onlardan öğrenmeye ve katkıda bulunmaya davet ediyor. Bu hamle, yapay genel zeka (AGI) yolculuğunun, çeşitli yeteneklerin ve bakış açılarının katılımını gerektiren kolektif bir çaba olduğuna olan inançlarının altını çiziyor.

Kimi k1.5'in Kapsamlı Test Sonuçları

Kimi k1.5 modelinin kapsamlı testleri, çeşitli kilit alanlarda SOTA statüsünü ortaya koyuyor. Uzun-CoT modunda, matematik, kodlama ve çok modlu akıl yürütmede OpenAI o1'in resmi sürümünün performansıyla eşleşiyor. AIME (77.5), MATH 500 (96.2), Codeforces (94. yüzdelik dilim) ve MathVista (74.9) gibi kıyaslamalardaki puanları, yeteneğinin göstergesidir. Bu başarı, OpenAI dışındaki bir şirketin tam o1 performans seviyesine ulaştığı ilk örneği işaret ediyor.

Ayrıca, kısa-CoT modunda, Kimi k1.5 modeli, GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet'i önemli ölçüde geride bırakarak küresel SOTA performansı sergiledi. AIME (60.8), MATH500 (94.6) ve LiveCodeBench (47.3) puanları, kısa zincir düşünce akıl yürütmedeki olağanüstü yeteneklerinin kanıtıdır. Bu sonuçlar sadece sayılar değil; çok modlu yapay zeka modellerinin yeteneklerinde bir paradigma değişimini temsil ediyor.

Yenilikçi Yaklaşım ve Güçlendirme Öğrenimi

Kimi k1.5 modelinin geliştirilmesi bir şans eseri değil, kasıtlı ve yenilikçi bir yaklaşımın sonucuydu. Moonshot AI'deki ekip, ön eğitim sırasında parametreleri basitçe ölçeklendirmenin istenen sonuçları vermeyeceğini fark etti. İyileştirme için kilit bir alan olarak güçlendirme öğrenimi tabanlı eğitim sonrası eğitime yöneldiler. Bu yaklaşım, modelin ödül tabanlı keşif yoluyla eğitim verilerini genişletmesine ve böylece hesaplama yeteneklerini ölçeklendirmesine olanak tanır.

Teknik rapor, ekibin güçlendirme öğrenimi (RL) eğitim teknikleri, çok modlu veri tarifleri ve altyapı optimizasyonu konusundaki araştırmalarını detaylandırıyor. RL çerçeveleri, özellikle Monte Carlo ağaç arama ve değer fonksiyonları gibi daha karmaşık tekniklerden kaçınarak hem basit hem de etkilidir. Ayrıca, Kısa-CoT modellerinin performansını artırmak için Uzun-CoT modellerinden yararlanan long2short tekniğini de tanıttılar.

RL Çerçevesinin Temel Unsurları

Ekibin RL çerçevesinin temelini iki kritik unsur oluşturuyor: uzun bağlam ölçeklendirme ve iyileştirilmiş politika optimizasyonu. Bağlam penceresini 128k'ye ölçeklendirerek, model performansında sürekli bir iyileşme gözlemlediler. Ayrıca, yeni yörüngeleri örneklemek için eski yörüngeleri yeniden kullanarak eğitim verimliliğini artırmak için kısmi rollout kullanıyorlar. Ekip ayrıca, sağlam politika optimizasyonu için çevrimiçi ayna inişinin bir varyantını kullanarak uzun-CoT ile bir güçlendirme öğrenimi formülü türetti.

Long2short Tekniği

Long2short tekniği, model birleştirme, en kısa reddetme örneklemesi, DPO ve long2short RL dahil olmak üzere çeşitli yöntemleri içerir. Model birleştirme, daha iyi token verimliliği elde etmek için uzun-CoT ve kısa-CoT modellerini birleştirir. En kısa reddetme örneklemesi, ince ayar için en kısa doğru yanıtı seçer. DPO, eğitim verileri için kısa ve uzun yanıt çiftlerini kullanır. Long2short RL, uzunluk cezası ile ayrı bir eğitim aşamasını içerir.

Gelecek Vizyonu

Moonshot AI, k serisi güçlendirme öğrenimi modellerinin yükseltilmesini hızlandırmaya kararlıdır. Daha fazla modalite, daha geniş yetenekler ve gelişmiş genel yetenekler sunmayı hedefliyorlar. Bu iddialı vizyon, onları küresel yapay zeka ortamında kilit bir oyuncu olarak konumlandırıyor ve OpenAI gibi yerleşik oyuncuların hakimiyetine meydan okumaya hazırlanıyor.

Kimi k1.5'in Önemi

Kimi k1.5 modeli, sadece teknolojik bir başarıdan daha fazlasıdır; yapay zeka sektöründe yerli inovasyonun potansiyelinin bir sembolüdür. Olağanüstü performansı ve eğitim detaylarının açıkça paylaşılmasıyla Kimi k1.5, dünya çapında yapay zeka geliştirme için yeni bir standart belirliyor. Piyasaya sürülmesi için beklenti yüksek ve etkisinin derin olması bekleniyor.