معماری کارآمد
به گفته Moonshot AI، مدل Kimi-VL از معماری mixture-of-experts (MoE) استفاده می‌کند، طراحی‌ای که تنها بخشی از مدل را برای هر وظیفه فعال می‌کند. این فعال‌سازی انتخابی، کلید کارایی آن است. Kimi-VL با تنها 2.8 میلیارد پارامتر فعال - به طور قابل توجهی کمتر از تعداد پارامترهای بسیاری از سیستم‌های بزرگتر - به سطوح عملکردی دست می‌یابد که با سیستم‌های بسیار بزرگتر در طیف وسیعی از معیارها رقابت می‌کند، و در برخی موارد از آنها پیشی می‌گیرد.
رویکرد mixture-of-experts به Kimi-VL اجازه می‌دهد تا بار محاسباتی را بین زیرشبکه‌های تخصصی توزیع کند، که هر کدام برای رسیدگی به انواع خاصی از وظایف طراحی شده‌اند. این تخصص به مدل اجازه می‌دهد تا منابع خود را در جایی که بیشتر مورد نیاز است متمرکز کند، که منجر به زمان پردازش سریع‌تر و مصرف انرژی کمتر می‌شود.
محتوا پادشاه است: قدرت 128000 توکن
یکی از چشمگیرترین ویژگی‌های Kimi-VL، پنجره زمینه گسترده 128000 توکنی آن است. این پنجره قابل توجه به مدل اجازه می‌دهد تا یک کتاب کامل، یک متن ویدیویی طولانی یا یک سند پیچیده را بدون از دست دادن اطلاعات مهم پردازش کند. Moonshot AI گزارش می‌دهد که Kimi-VL به طور مداوم نمرات بالایی در تست‌هایی مانند LongVideoBench و MMLongBench-Doc کسب می‌کند، که نشان می‌دهد توانایی آن در حفظ انسجام و دقت در ورودی‌های طولانی است.
توانایی مدیریت چنین زمینه‌های طولانی، به ویژه در برنامه‌هایی مانند موارد زیر ارزشمند است:
- خلاصه‌سازی اسناد: Kimi-VL می‌تواند اسناد بزرگ را به خلاصه‌های مختصر بدون از دست دادن جزئیات ضروری تقلیل دهد.
- پرسش و پاسخ: مدل می‌تواند به سوالات پیچیده بر اساس اطلاعات موجود در متون طولانی پاسخ دهد.
- تولید محتوا: Kimi-VL می‌تواند محتوای منسجم و جذاب را بر اساس مطالب منبع گسترده تولید کند.
پنجره زمینه بزرگ همچنین Kimi-VL را قادر می‌سازد تا وظایف استدلال پیچیده‌تری را انجام دهد، زیرا می‌تواند هنگام استنتاج یا نتیجه‌گیری، طیف وسیع‌تری از اطلاعات را در نظر بگیرد.
مهارت در پردازش تصویر: دیدن باور کردن است
توانایی‌های پردازش تصویر Kimi-VL یکی دیگر از زمینه‌هایی است که مدل در آن می‌درخشد. برخلاف برخی از سیستم‌هایی که نیاز دارند تصاویر به قطعات کوچکتر تقسیم شوند، Kimi-VL می‌تواند اسکرین‌شات‌های کامل یا گرافیک‌های پیچیده را به طور کامل تجزیه و تحلیل کند. این رویکرد جامع به مدل اجازه می‌دهد تا روابط بین عناصر مختلف در یک تصویر را ثبت کند، که منجر به تفسیرهای دقیق‌تر و ظریف‌تر می‌شود.
توانایی‌های پردازش تصویر مدل به انواع مختلفی از وظایف گسترش می‌یابد، از جمله:
- تشخیص شی: Kimi-VL می‌تواند اشیاء را در یک تصویر شناسایی و طبقه‌بندی کند.
- درک صحنه: مدل می‌تواند صحنه کلی به تصویر کشیده شده در یک تصویر، از جمله روابط بین اشیاء و محیط را تفسیر کند.
- تشخیص متن: Kimi-VL می‌تواند متن را از تصاویر استخراج کند، مانند یادداشت‌های دست‌نویس یا اسناد.
- مسائل ریاضی تصویر: مدل می‌تواند مسائل ریاضی ارائه شده در قالب تصویر را حل کند.
در یک آزمایش قابل توجه، Kimi-VL یک نسخه خطی دست‌نویس را تجزیه و تحلیل کرد، به ارجاعات به آلبرت انیشتین پی برد و ارتباط آنها را توضیح داد. این نشان می‌دهد که مدل می‌تواند پردازش تصویر را با درک زبان طبیعی ترکیب کند تا اطلاعات معنی‌داری را از داده‌های بصری پیچیده استخراج کند.
دستیار نرم‌افزار: خودکارسازی دنیای دیجیتال
Kimi-VL فراتر از توانایی خود در پردازش تصاویر و متن، به عنوان یک دستیار نرم‌افزار نیز عمل می‌کند، و قادر به تفسیر رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) و خودکارسازی وظایف دیجیتال است. این قابلیت طیف گسترده‌ای از برنامه‌های بالقوه را باز می‌کند، مانند:
- تست خودکار: Kimi-VL می‌تواند برای آزمایش خودکار برنامه‌های نرم‌افزاری با تعامل با رابط‌های کاربری گرافیکی آنها استفاده شود.
- اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA): مدل می‌تواند وظایف تکراری را که شامل تعامل با برنامه‌های نرم‌افزاری است، خودکار کند.
- درک رابط کاربری: Kimi-VL می‌تواند رابط‌های کاربری را برای شناسایی مسائل بالقوه قابلیت استفاده و ارائه پیشنهادات برای بهبود تجزیه و تحلیل کند.
Moonshot AI ادعا می‌کند که در تست‌هایی که مدل در منوهای مرورگر حرکت می‌کرد یا تنظیمات را تغییر می‌داد، عملکرد بهتری نسبت به بسیاری از سیستم‌های دیگر، از جمله GPT-4o داشت. این نشان می‌دهد که Kimi-VL درک قوی از نحوه عملکرد رابط‌های نرم‌افزاری دارد و می‌تواند به طور موثر با آنها تعامل داشته باشد تا به اهداف خاصی دست یابد.
درخشش در محک‌زنی: عملکرد بهتر از رقبا
در مقایسه با سایر مدل‌های منبع باز مانند Qwen2.5-VL-7B و Gemma-3-12B-IT، به نظر می‌رسد Kimi-VL به طور قابل توجهی کارآمدتر است. به گفته Moonshot AI، این مدل در 19 از 24 محک‌زنی پیشتاز است، علی‌رغم اینکه با پارامترهای فعال بسیار کمتری اجرا می‌شود. گزارش شده است که در MMBench-EN و AI2D، نمراتی را مطابق یا بهتر از آنچه معمولاً از مدل‌های تجاری بزرگتر دیده می‌شود، کسب می‌کند.
این نتایج اثربخشی معماری و روش‌های آموزش Kimi-VL را برجسته می‌کند. Moonshot AI با تمرکز بر کارایی و تخصص، مدلی را ایجاد کرده است که می‌تواند با منابع محدود به عملکرد چشمگیری دست یابد.
تکنیک‌های آموزش: سس مخفی
Moonshot AI بخش زیادی از عملکرد Kimi-VL را به رویکرد آموزشی نوآورانه خود نسبت می‌دهد. این مدل علاوه بر تنظیم دقیق نظارت شده استاندارد، از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عملکرد خود در وظایف پیچیده استفاده می‌کند. یک نسخه تخصصی به نام Kimi-VL-Thinking آموزش داده شد تا مراحل استدلال طولانی‌تری را طی کند، و عملکرد را در وظایفی که نیاز به تفکر پیچیده‌تری دارند، مانند استدلال ریاضی، تقویت کند.
تنظیم دقیق نظارت شده شامل آموزش مدل بر روی یک مجموعه داده بزرگ از مثال‌های برچسب‌گذاری شده است، جایی که هر مثال شامل یک ورودی و یک خروجی مربوطه است. این به مدل اجازه می‌دهد تا روابط بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را یاد بگیرد و پیش‌بینی‌های دقیقی تولید کند.
از سوی دیگر، یادگیری تقویتی شامل آموزش مدل برای تصمیم‌گیری در یک محیط به منظور به حداکثر رساندن یک سیگنال پاداش است. این رویکرد به ویژه برای وظایفی که نیاز به استدلال و تصمیم‌گیری پیچیده دارند مناسب است، زیرا به مدل اجازه می‌دهد از طریق آزمون و خطا یاد بگیرد.
Moonshot AI با ترکیب تنظیم دقیق نظارت شده با یادگیری تقویتی، مدلی را ایجاد کرده است که هم دقیق و هم سازگار است.
محدودیت‌ها و مسیرهای آینده
Kimi-VL علی‌رغم قابلیت‌های چشمگیر خود، بدون محدودیت نیست. اندازه فعلی آن عملکرد آن را در وظایف بسیار فشرده زبان یا تخصصی محدود می‌کند، و همچنان با چالش‌های فنی با زمینه‌های بسیار طولانی روبرو است، حتی با پنجره زمینه گسترده.
با این حال، Moonshot AI متعهد به رسیدگی به این محدودیت‌ها و بهبود بیشتر عملکرد مدل است. این شرکت قصد دارد نسخه‌های بزرگتر مدل را توسعه دهد، داده‌های آموزشی بیشتری را در خود جای دهد و تکنیک‌های تنظیم دقیق را بهبود بخشد.
هدف بلندمدت Moonshot AI ایجاد یک “سیستم قدرتمند و در عین حال کم‌مصرف” مناسب برای استفاده در دنیای واقعی در تحقیقات و صنعت است. این چشم انداز با تقاضای رو به رشد برای مدل‌های هوش مصنوعی که می‌توانند عملکرد بالایی را بدون نیاز به منابع محاسباتی عظیم ارائه دهند، همسو است.
نکات کلیدی
- Kimi-VL یک مدل هوش مصنوعی منبع باز از Moonshot AI است که تصاویر، متن و ویدیوها را کارآمدتر از رقبای بزرگتر پردازش می‌کند.
- این مدل با تنها 2.8 میلیارد پارامتر فعال، در 19 از 24 محک‌زنی عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های مشابه دارد.
- Kimi-VL دارای یک پنجره زمینه 128000 توکنی است که به آن اجازه می‌دهد کتاب‌های کامل، ویدیوهای طولانی، تصاویر با وضوح بالا بدون تقسیم، وظایف تصویر ریاضی و تشخیص یادداشت‌های دست‌نویس را مدیریت کند.
- Kimi-VL از معماری mixture-of-experts و روش‌های آموزش پیشرفته مانند تنظیم دقیق نظارت شده و یادگیری تقویتی استفاده می‌کند.
- این مدل به ویژه به عنوان یک دستیار نرم‌افزار برای تفسیر رابط‌های کاربری گرافیکی و خودکارسازی وظایف دیجیتال موثر است.
Kimi-VL گامی مهم در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی کارآمد و چند منظوره است. توانایی آن در پردازش چندین حالت با منابع محدود، آن را به ابزاری امیدوارکننده برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها تبدیل می‌کند. از آنجایی که Moonshot AI به توسعه و اصلاح مدل ادامه می‌دهد، احتمالاً به دارایی ارزشمندتری برای محققان و متخصصان تبدیل خواهد شد. تمرکز بر معماری mixture-of-experts به ویژه بینش‌بخش است، و مسیری را به سوی کارایی بیشتر بدون فدا کردن عملکرد نشان می‌دهد، که یک نکته اساسی در نظر گرفته می‌شود زیرا مدل‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند. علاوه بر این، تأکید بر یادگیری تقویتی برای افزایش قابلیت‌های استدلال، اهمیت تکنیک‌های آموزش پیشرفته را در باز کردن پتانسیل کامل مدل‌های هوش مصنوعی برجسته می‌کند. این رویکرد جامع به توسعه، با ترکیب نوآوری معماری با روش‌های آموزشی پیچیده، Kimi-VL را به عنوان مدلی برای تماشا در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی قرار می‌دهد. تکرارهای آینده Kimi-VL، با تعداد پارامترهای افزایش یافته و مجموعه‌های داده آموزشی گسترده‌تر، وعده می‌دهد که موقعیت خود را به عنوان یک رهبر در پردازش هوش مصنوعی کارآمد و چندوجهی بیشتر تثبیت کند. پتانسیل تأثیر چنین مدلی بر صنایع مختلف، از تحقیقات گرفته تا اتوماسیون، قابل توجه است، و توسعه مداوم Kimi-VL بدون شک به پیشرفت فناوری هوش مصنوعی به عنوان یک کل کمک خواهد کرد. تعهد Moonshot AI به ایجاد یک سیستم کم‌مصرف و در عین حال قدرتمند کاملاً با نیاز رو به رشد برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی پایدار و در دسترس همسو است، و Kimi-VL را به یک مشارکت ارزشمند در این زمینه تبدیل می‌کند. ترکیب نوآورانه تکنیک‌های به کار رفته در Kimi-VL استاندارد جدیدی را برای کارایی در هوش مصنوعی چندوجهی تعیین می‌کند، که به طور بالقوه بر توسعه مدل‌های آینده تأثیر می‌گذارد و الهام‌بخش پیشرفت‌های بیشتر در این زمینه است.