اهرم‌دهی به یادگیری تقویتی
هسته‌ی اصلی Hunyuan T1 تنسنت در استفاده از یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ نهفته است. این تکنیک، که همچنین سنگ بنای مدل R1 دیپ‌سیک است، به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا از طریق تعاملات و بازخوردهای مکرر، قابلیت‌های استدلالی خود را یاد بگیرد و بهبود بخشد. این رویکرد، نحوه‌ی یادگیری انسان‌ها از طریق آزمون و خطا را منعکس می‌کند و مدل را قادر می‌سازد تا درک و فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را در طول زمان اصلاح کند.
عملکرد محک: مقایسه‌ای رودررو
در دنیای بسیار رقابتی هوش مصنوعی، تست‌های محک به عنوان شاخص‌های حیاتی قابلیت‌های یک مدل عمل می‌کنند. Hunyuan T1 در چندین محک کلیدی، عملکرد قدرتمندی از خود نشان داده است:
MMLU Pro: در محک Massive Multitask Language Understanding (MMLU) Pro، که پایگاه دانش کلی یک مدل را ارزیابی می‌کند، T1 به امتیاز چشمگیر 87.2 دست یافت. این امتیاز از امتیاز 84 DeepSeek-R1 فراتر می‌رود، اگرچه کمی از o1 شرکت OpenAI که امتیاز 89.3 را کسب کرده بود، کمتر است.
AIME 2024: در آزمون ریاضی دعوتی آمریکا (AIME) 2024، T1 توانایی ریاضی خود را با امتیاز 78.2 نشان داد. این امتیاز، آن را کمی عقب‌تر از 79.8 R1 و اندکی جلوتر از 79.2 o1 قرار می‌دهد و نشان‌دهنده‌ی برتری رقابتی آن در حل مسائل پیچیده است.
C-Eval: وقتی نوبت به تسلط به زبان چینی می‌رسد، T1 واقعاً می‌درخشد. در ارزیابی مجموعه‌ی C-Eval، امتیاز قابل توجه 91.8 را به دست آورد که با امتیاز R1 مطابقت دارد و از 87.8 o1 پیشی می‌گیرد. این امر، قدرت T1 را در درک و پردازش ظرافت‌های زبان چینی برجسته می‌کند.
قیمت‌گذاری: یک مزیت رقابتی
فراتر از عملکرد، قیمت‌گذاری نقش مهمی در پذیرش و دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کند. T1 تنسنت یک ساختار قیمت‌گذاری رقابتی ارائه می‌دهد که با پیشنهادات DeepSeek همسو است:
ورودی: T1 برای هر 1 میلیون توکن ورودی، 1 یوان (تقریباً 0.14 دلار آمریکا) دریافت می‌کند. این نرخ با نرخ روزانه‌ی R1 یکسان است و به طور قابل توجهی کمتر از نرخ خروجی روزانه‌ی آن است.
خروجی: برای خروجی، T1 برای هر میلیون توکن 4 یوان هزینه دارد. در حالی که نرخ خروجی روزانه‌ی R1 بالاتر است (16 یوان در هر میلیون توکن)، نرخ شبانه‌ی آن با قیمت‌گذاری T1 مطابقت دارد.
این استراتژی قیمت‌گذاری رقابتی، T1 را به عنوان گزینه‌ای جذاب برای کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگانی که به دنبال راه‌حل‌های هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه هستند، معرفی می‌کند.
معماری ترکیبی: یک رویکرد بدیع
تنسنت با معماری T1 رویکردی نوآورانه در پیش گرفته است و اولین شرکتی در صنعت است که یک مدل ترکیبی متشکل از Transformer گوگل و Mamba را به کار می‌گیرد. این ترکیب منحصر به فرد چندین مزیت دارد:
کاهش هزینه‌ها: در مقایسه با معماری خالص Transformer، رویکرد ترکیبی، همانطور که تنسنت ادعا می‌کند، “به طور قابل توجهی هزینه‌های آموزش و استنتاج را کاهش می‌دهد.” این امر با بهینه‌سازی استفاده از حافظه، که یک عامل حیاتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ است، حاصل می‌شود.
بهبود مدیریت متن طولانی: T1 به دلیل توانایی خود در “کاهش قابل توجه مصرف منابع و در عین حال تضمین توانایی درک اطلاعات متن طولانی” مورد تحسین قرار گرفته است. این امر به افزایش 200 درصدی سرعت رمزگشایی تبدیل می‌شود و آن را به ویژه برای پردازش اسناد طولانی و مجموعه‌داده‌های پیچیده مناسب می‌سازد.
تست در دنیای واقعی: نقاط قوت و ضعف
آزمایش‌های مستقلی که توسط وبلاگ‌های فناوری انجام شده است، بینش بیشتری در مورد قابلیت‌ها و محدودیت‌های T1 ارائه می‌دهد:
NCJRYDS: در مقایسه‌ای رودررو با R1 توسط NCJRYDS، T1 هم نقاط قوت و هم نقاط ضعف خود را نشان داد. در حالی که در سرودن یک شعر چینی باستانی کوتاهی کرد، در تفسیر یک کلمه‌ی چینی در زمینه‌های مختلف عالی عمل کرد. این امر درک ظریف مدل از زبان را برجسته می‌کند، حتی اگر مهارت‌های نوشتاری خلاقانه‌ی آن نیاز به اصلاح بیشتری داشته باشد.
GoPlayAI: وبلاگ دیگری به نام GoPlayAI، چهار مسئله‌ی ریاضی را به T1 ارائه داد. این مدل سه مورد را با موفقیت حل کرد اما با چالش‌برانگیزترین مورد دست و پنجه نرم کرد و در نهایت پس از پنج دقیقه پردازش نتوانست پاسخ صحیحی ارائه دهد. این نشان می‌دهد که در حالی که T1 دارای توانایی‌های ریاضی قوی است، ممکن است در مواجهه با مسائل فوق‌العاده پیچیده با محدودیت‌هایی روبرو شود.
هوش مصنوعی به عنوان یک جریان درآمد اصلی
تنسنت به طور استراتژیک هوش مصنوعی را به عنوان رکن اصلی رشد آینده‌ی خود قرار می‌دهد. ادغام DeepSeek-R1 در پلتفرم ابری و ربات چت Yuanbao، همراه با مدل‌های Hunyuan خود، نشان‌دهنده‌ی تعهد این شرکت به ارائه‌ی طیف متنوعی از راه‌حل‌های هوش مصنوعی است.
یک استراتژی ‘دو هسته‌ای’
مدیرعامل و رئیس هیئت مدیره‌ی تنسنت، Pony Ma Huateng، علناً تحسین خود را از تعهد DeepSeek به ایجاد “یک محصول مستقل، واقعاً متن‌باز و رایگان” ابراز کرده است. این احساس، استراتژی ‘دو هسته‌ای’ خود تنسنت را در حوزه‌ی هوش مصنوعی منعکس می‌کند، که هم از مدل‌های DeepSeek و هم از مدل‌های اختصاصی Yuanbao خود استفاده می‌کند. این رویکرد، استراتژی موفق تنسنت در صنعت بازی‌های ویدیویی را منعکس می‌کند، جایی که هم عناوین توسعه‌یافته‌ی داخلی و هم عناوین استودیوهای مستقل را تبلیغ می‌کند و یک اکوسیستم پویا و رقابتی را تقویت می‌کند.
کاوش عمیق‌تر در یادگیری تقویتی
استفاده از یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ در هر دو Hunyuan T1 و DeepSeek-R1 شایسته‌ی بررسی بیشتر است. این تکنیک به ویژه برای وظایفی که شامل تصمیم‌گیری متوالی هستند، مناسب است، جایی که عامل هوش مصنوعی یاد می‌گیرد تا اقدامات خود را بر اساس بازخورد دریافتی از محیط بهینه کند.
در زمینه‌ی استدلال هوش مصنوعی، یادگیری تقویتی می‌تواند برای وظایفی مانند:
بازی کردن: آموزش عوامل هوش مصنوعی برای برتری در بازی‌های پیچیده‌ای مانند Go یا شطرنج، که در آن‌ها برنامه‌ریزی استراتژیک و تصمیم‌گیری بلندمدت بسیار مهم است.
رباتیک: قادر ساختن ربات‌ها به مسیریابی در محیط‌های پیچیده، تعامل با اشیاء و انجام وظایفی که نیاز به سازگاری با شرایط متغیر دارند.
پردازش زبان طبیعی: بهبود توانایی مدل‌های هوش مصنوعی برای درک و تولید زبان انسانی، از جمله وظایفی مانند مدیریت گفتگو و خلاصه‌سازی متن.
با استفاده از یادگیری تقویتی، T1 و R1 برای مقابله با چالش‌های استدلالی پیچیده‌ای که به چیزی بیش از تشخیص الگو نیاز دارند، مجهز شده‌اند. آن‌ها می‌توانند به طور فعال استراتژی‌های خود را یاد بگیرند و تطبیق دهند تا به نتایج بهینه دست یابند.
اهمیت معماری ترکیبی
استفاده‌ی پیشگامانه‌ی تنسنت از یک معماری ترکیبی متشکل از Transformer گوگل و Mamba، نشان‌دهنده‌ی پیشرفت قابل توجهی در طراحی مدل‌های هوش مصنوعی است.
Transformer: معماری Transformer، که به دلیل مکانیزم توجه خود شناخته شده است، پردازش زبان طبیعی را متحول کرده است. این معماری به مدل اجازه می‌دهد تا هنگام پردازش اطلاعات، روی قسمت‌های مختلف دنباله‌ی ورودی تمرکز کند و منجر به درک بهتر زمینه و روابط بین کلمات شود.
Mamba: از سوی دیگر، Mamba یک معماری جدیدتر است که به برخی از محدودیت‌های Transformers، به ویژه در مدیریت دنباله‌های طولانی، می‌پردازد. این معماری، کارایی بهتری را از نظر استفاده از حافظه و هزینه‌ی محاسباتی ارائه می‌دهد و آن را برای پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها مناسب می‌سازد.
با ترکیب این دو معماری، T1 قصد دارد از نقاط قوت هر دو استفاده کند: درک زمینه‌ای Transformers و کارایی Mamba. این رویکرد ترکیبی، پتانسیل باز کردن امکانات جدیدی را در استدلال هوش مصنوعی دارد، به ویژه برای وظایفی که شامل پردازش متون طولانی و پیچیده هستند.
پیامدهای گسترده‌تر تلاش تنسنت در حوزه‌ی هوش مصنوعی
تلاش تهاجمی تنسنت در عرصه‌ی هوش مصنوعی، پیامدهای گسترده‌تری برای چشم‌انداز فناوری جهانی دارد:
افزایش رقابت: ظهور T1 به عنوان یک رقیب قوی برای DeepSeek-R1، رقابت را در فضای استدلال هوش مصنوعی تشدید می‌کند. این رقابت احتمالاً باعث نوآوری بیشتر و تسریع توسعه‌ی مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر و کارآمدتر خواهد شد.
دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی: استراتژی قیمت‌گذاری رقابتی تنسنت برای T1 به دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی کمک می‌کند و قابلیت‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی را برای طیف وسیع‌تری از کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان در دسترس قرار می‌دهد. این امر می‌تواند منجر به افزایش برنامه‌ها و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی در صنایع مختلف شود.
جاه‌طلبی‌های هوش مصنوعی چین: پیشرفت‌های تنسنت در هوش مصنوعی، جاه‌طلبی‌های رو به رشد چین در این زمینه را برجسته می‌کند. این کشور سرمایه‌گذاری هنگفتی در تحقیق و توسعه‌ی هوش مصنوعی انجام می‌دهد و هدف آن تبدیل شدن به یک رهبر جهانی در فناوری هوش مصنوعی است.
ملاحظات اخلاقی: با قدرتمندتر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، ملاحظات اخلاقی پیرامون توسعه و استقرار آن‌ها اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند. مسائلی مانند سوگیری، انصاف، شفافیت و پاسخگویی باید مورد توجه قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی به طور مسئولانه و به نفع جامعه استفاده می‌شود.
راه‌اندازی Hunyuan T1 یک نقطه‌ی عطف مهم در سفر هوش مصنوعی تنسنت است. عملکرد قوی، قیمت‌گذاری رقابتی و معماری نوآورانه‌ی این مدل، آن را به عنوان یک رقیب قدرتمند در زمینه‌ی به سرعت در حال تحول استدلال هوش مصنوعی معرفی می‌کند. از آنجایی که تنسنت به سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه‌ی هوش مصنوعی ادامه می‌دهد، آماده است تا نقش مهمی در شکل‌دهی آینده‌ی این فناوری متحول‌کننده ایفا کند.