Nach Deepseek überstrahlt Kimi K1.5 Openai O1

Kimi K1.5: Ein generatives AI -Argumentationsmodell, das die Landschaft

umgestaltet

jüngste Durchbrüche im Verstärkungslernen (RL) und Großsprachenmodelle (LLMs) haben in der Schaffung von Kimi K1.5 gipfelt, ein Modell, das generative KI -Argumentation revolutionieren soll. Dieser Artikel befasst sich mit den wichtigsten Merkmalen, Innovationen und potenziellen Auswirkungen von Kimi K1.5, die Einblicke aus der dazugehörigen Forschung ergeben.

Inhaltsverzeichnis:

• Was ist Kimi K1.5?
• Kimi K1.5 Training
• Kimi K1.5 Benchmarks
• Kimi K1.5s Schlüsselinnovationen
• Kimi K1.5 gegen Deepseek R1
• Zugriff auf Kimi K1.5 über API
• Schlussfolgerung

Was ist Kimi K1.5?

kimi k1.5 stellt einen wesentlichen Sprung nach vorne in der Skalierung von RL mit LLMs dar. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die sich auf komplizierte Methoden wie Monte Carlo Tree Search stützen, wird ein optimierter Ansatz verwendet, der sich auf autoregressive Vorhersage und RL -Techniken konzentriert. Das Design ermöglicht es ihm, multimodale Aufgaben zu erledigen und außergewöhnliche Leistung in Benchmarks wie Math Vista und Live Code Bench zu zeigen.

Kimi K1.5 Training

Kimi K1.5's Training ist ein mehrstufiger Prozess, der das Denken durch RL und multimodale Integration verbessern soll:

1. Vorabbau: Das Modell ist auf einem riesigen, hochwertigen multimodalen Datensatz vorbereitet, der Text (Englisch, Chinesisch, Code, Mathematik, Allgemeinwissen) und visuelle Daten umfasst, streng für Relevanz und Vielfalt gefiltert.

2. beaufsichtigte Feinabstimmung (SFT): Dies beinhaltet zwei Phasen: Vanille-SFT mit ~ 1 Million Beispielen über verschiedene Aufgaben und langweit (COT) SFT für die Ausbildung komplexer Argumentationswege. .

3. Verstärkungslernen (RL): Ein sorgfältig kuratiertes Eingabeaufforderung -Set treibt das RL -Training an. Das Modell lernt, Lösungen durch eine Folge von Argumentationsschritten zu generieren, die von einem Belohnungsmodell geleitet werden, das die Reaktionsgenauigkeit bewertet. Online -Spiegelabstieg optimiert die Richtlinie.

4. Teilrollouts: Um lange Kontexte effizient zu handhaben, verwendet Kimi K1.5 teilweise Einführung und spart unvollendete Teile für die spätere Fortsetzung.

5. Länge Strafe und Stichproben: Eine Längestrafe fördert präzise Antworten, während Lehrplan und priorisierte Stichprobenstrategien Fokus -Training zuerst einfachere Aufgaben.

6. Evaluierung und Iteration: kontinuierliche Bewertung gegen Benchmarks -Führungsleitungen iterative Modellaktualisierungen.

Kimi K1.5 Systemübersicht und partielle Rollout -Diagramme:

Kimi K1.5 Benchmarks

kimi k1.5 zeigt modernste Leistung über verschiedene Aufgaben:

• Mathematik: erreichte eine perfekte Punktzahl von 77,5 auf Aime 2024, die OpenAI O1 (74,4) und OpenAI O1 Mini (63,6) übertraf. Erzielte 96,2 in Math-500.
• Codierung: erreichte eine Punktzahl von 94 bei Codeforces, entspricht OpenAI O1 und überschreiten O1-Mini- und QWQ 72B-Vorschau.
• Visuelle Argumentation: bewertet 74,9 auf mathvista_test, übertrifft QVQ 72b (71,4) und OpenAI O1-Mini (71).
• Allgemeinwissen: 87,4 auf MMLU (EM) bewertet, OpenAi 4O (87,2).

Argumentationsstrategien Diagramm:

Kimi K1.5 Key Innovations

• Langer Kontext Skalierung: Prozesse bis zu 128.000 Token, was die Effizienz durch teilweise Einführung verbessert.
• Denkkette: kombiniert lange und kurze COT -Strategien für Anpassungsfähigkeit.
• Verstärkung Lernpipeline: Eine raffinierte RL-Pipeline mit kuratierten Eingabeaufforderungen, beaufsichtigte Feinabstimmungen und Richtlinienoptimierung.
• multimodale Datenhandhabung: verarbeitet effektiv Text und visuelle Daten.

Kimi K1.5 gegen Deepseek R1

Kimi K1.5 und Deepseek R1 stellen unterschiedliche Ansätze für die LLM -Entwicklung dar. Die optimierte Architektur von Kimi K1.5, die integrierte RL und den langen Kontext -Umgang unterscheiden sie von den traditionelleren Methoden von Deepseek R1. Die Unterschiede wirken sich auf ihre Leistung auf komplexe, kontextbezogene Aufgaben aus.

Zugriff auf Kimi K1.5 über API

API -Zugriff erfordert eine Registrierung in der Verwaltungskonsole von Kimi. Ein Beispiel für Python -Code -Snippet zeigt die API -Interaktion:

# ... (API key setup and message preparation) ...

stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k1.5-preview",
    messages=messages,
    temperature=0.3,
    stream=True,
    max_tokens=8192,
)

# ... (streaming response handling) ...

Schlussfolgerung

Kimi K1.5 stellt einen signifikanten Fortschritt im generativen KI-Argument dar und vereinfacht das RL-Design und erzielt gleichzeitig hochmoderne Ergebnisse. Seine Innovationen in der Kontextskalierung und der multimodalen Datenbehandlungsposition als Hauptmodell mit breiten Auswirkungen in verschiedenen Branchen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNach Deepseek überstrahlt Kimi K1.5 Openai O1. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!