Kimi k1.5: Mô hình AI đa phương thức sánh ngang OpenAI o1

Giới thiệu về Kimi k1.5

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, một bước nhảy vọt đáng kể đã đạt được với sự ra mắt của mô hình đa phương thức Kimi k1.5 bởi Moonshot AI. Mô hình đột phá này đã chứng minh mức hiệu suất ngang bằng với phiên bản đầy đủ o1 của OpenAI, một kỳ tích trước đây chưa từng đạt được bởi bất kỳ tổ chức nào khác ngoài OpenAI. Sự phát triển này đánh dấu một chương mới trong việc theo đuổi các khả năng AI tiên tiến, thể hiện tiềm năng của sự đổi mới trong nước trước sự cạnh tranh toàn cầu.

Khả năng vượt trội của Kimi k1.5

Mô hình Kimi k1.5 nổi bật với khả năng toàn diện trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm toán học, lập trình và suy luận đa phương thức. Hiệu suất của nó trong các lĩnh vực này không chỉ có thể so sánh với phiên bản đầy đủ o1 mà trong một số khía cạnh còn vượt trội hơn. Đáng chú ý, biến thể kimi-k1.5-short nổi lên như một mô hình short chain-of-thought (CoT) hiện đại (SOTA), vượt trội hơn GPT-4o và Claude 3.5 Sonnet với tỷ lệ đáng kinh ngạc là 550%. Sự tiến bộ đáng kể này nhấn mạnh khả năng đặc biệt của mô hình và tiềm năng của nó trong việc xác định lại các tiêu chuẩn cho hiệu suất AI.

Tinh thần hợp tác và minh bạch

Thành tựu của Moonshot AI không chỉ là một cột mốc kỹ thuật mà còn là minh chứng cho tinh thần minh bạch và hợp tác thường thiếu trong bối cảnh AI cạnh tranh. Bằng cách công bố báo cáo kỹ thuật của mình, Moonshot AI mời cộng đồng công nghệ rộng lớn hơn xem xét kỹ lưỡng, học hỏi và đóng góp vào công việc của họ. Động thái này nhấn mạnh niềm tin của họ rằng hành trình hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là một nỗ lực tập thể, đòi hỏi sự tham gia của nhiều tài năng và quan điểm khác nhau.

Kiểm thử toàn diện và kết quả ấn tượng

Việc kiểm tra toàn diện mô hình Kimi k1.5 cho thấy trạng thái SOTA của nó trong một số lĩnh vực chính. Ở chế độ long-CoT, nó phù hợp với hiệu suất của bản phát hành chính thức o1 của OpenAI trong toán học, lập trình và suy luận đa phương thức. Điểm số của nó trên các điểm chuẩn như AIME (77,5), MATH 500 (96,2), Codeforces (phân vị thứ 94) và MathVista (74,9) cho thấy sức mạnh của nó. Thành tích này đánh dấu trường hợp đầu tiên một công ty bên ngoài OpenAI đạt đến mức hiệu suất o1 đầy đủ.

Hơn nữa, ở chế độ short-CoT, mô hình Kimi k1.5 đã chứng minh hiệu suất SOTA toàn cầu, vượt trội đáng kể so với GPT-4o và Claude 3.5 Sonnet. Điểm số của nó trên AIME (60,8), MATH500 (94,6) và LiveCodeBench (47,3) là bằng chứng về khả năng đặc biệt của nó trong suy luận chuỗi tư duy ngắn. Những kết quả này không chỉ là những con số; chúng đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong khả năng của các mô hình AI đa phương thức.

Phương pháp tiếp cận đổi mới

Sự phát triển của mô hình Kimi k1.5 không phải là một sự may mắn mà là kết quả của một phương pháp tiếp cận có chủ ý và đổi mới. Nhóm nghiên cứu tại Moonshot AI nhận ra rằng việc chỉ tăng quy mô các tham số trong quá trình đào tạo trước sẽ không mang lại kết quả mong muốn. Họ đã chuyển sang đào tạo sau dựa trên học tăng cường như một lĩnh vực chính để cải thiện. Phương pháp này cho phép mô hình mở rộng dữ liệu đào tạo thông qua khám phá dựa trên phần thưởng, do đó mở rộng khả năng tính toán của nó.

Báo cáo kỹ thuật chi tiết về việc nhóm nghiên cứu khám phá các kỹ thuật đào tạo học tăng cường (RL), công thức dữ liệu đa phương thức và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng. Đáng chú ý, khung RL của họ vừa đơn giản vừa hiệu quả, tránh các kỹ thuật phức tạp hơn như tìm kiếm cây Monte Carlo và các hàm giá trị. Họ cũng giới thiệu kỹ thuật long2short, tận dụng các mô hình Long-CoT để nâng cao hiệu suất của các mô hình Short-CoT.

Các yếu tố chính của khung RL

Hai yếu tố quan trọng làm nền tảng cho khung RL của nhóm: mở rộng ngữ cảnh dài và tối ưu hóa chính sách được cải thiện. Bằng cách mở rộng cửa sổ ngữ cảnh lên 128k, họ đã quan sát thấy sự cải thiện liên tục về hiệu suất mô hình. Họ cũng sử dụng triển khai một phần để cải thiện hiệu quả đào tạo, sử dụng lại các quỹ đạo cũ để lấy mẫu các quỹ đạo mới. Nhóm nghiên cứu cũng đã đưa ra một công thức học tăng cường với long-CoT, sử dụng một biến thể của độ dốc gương trực tuyến để tối ưu hóa chính sách mạnh mẽ.

Kỹ thuật long2short

Kỹ thuật long2short bao gồm một số phương pháp, bao gồm hợp nhất mô hình, lấy mẫu từ chối ngắn nhất, DPO và long2short RL. Hợp nhất mô hình kết hợp các mô hình long-CoT và short-CoT để đạt được hiệu quả mã thông báo tốt hơn. Lấy mẫu từ chối ngắn nhất chọn phản hồi chính xác ngắn nhất để tinh chỉnh. DPO sử dụng các cặp phản hồi ngắn và dài cho dữ liệu đào tạo. Long2short RL liên quan đến một giai đoạn đào tạo riêng biệt với hình phạt độ dài.

Tầm nhìn tương lai

Nhìn về phía trước, Moonshot AI cam kết đẩy nhanh việc nâng cấp các mô hình học tăng cường dòng k của mình. Họ đặt mục tiêu giới thiệu nhiều phương thức hơn, khả năng rộng hơn và khả năng chung được nâng cao. Tầm nhìn đầy tham vọng này định vị họ là một người chơi chủ chốt trong bối cảnh AI toàn cầu, sẵn sàng thách thức sự thống trị của các công ty đã thành danh như OpenAI.

Ý nghĩa của Kimi k1.5

Mô hình Kimi k1.5 không chỉ là một thành tựu công nghệ; nó là biểu tượng cho tiềm năng của sự đổi mới trong nước trong lĩnh vực AI. Với hiệu suất đặc biệt và việc chia sẻ công khai các chi tiết đào tạo, Kimi k1.5 đặt ra một tiêu chuẩn mới cho sự phát triển AI trên toàn thế giới. Sự mong đợi cho việc phát hành của nó là rất cao và tác động của nó được dự kiến sẽ rất sâu sắc.