رونمایی تنسنت از Hunyuan T1

عصر جدیدی از سرعت و کارایی

ویژگی‌های بارز Hunyuan T1 عبارتند از بیان سریع، زمان پاسخ‌دهی فوری و تسلط استثنایی در پردازش دنباله‌های متنی طولانی. تنسنت، Hunyuan T1 را به عنوان یک مدل استدلالی قدرتمند معرفی کرده است که از پایه با فناوری اختصاصی ساخته شده است.

یکی از برجسته‌ترین ویژگی‌های Hunyuan T1، عملکرد رمزگشایی آن است. در تعداد پارامترهای مشابه، به دو برابر سرعت رمزگشایی همتایان صنعتی خود دست می‌یابد. این امر به زمان پاسخ‌دهی تقریباً آنی کلمه اول و سرعت بیان 60 تا 80 توکن در ثانیه تبدیل می‌شود. این مزیت سرعت، به‌ویژه برای برنامه‌هایی که نیاز به تعامل و پاسخ‌دهی بی‌درنگ دارند، بسیار مهم است.

فراتر از سرعت محض، Hunyuan T1 در پردازش متون طولانی برتری دارد. معماری آن به‌طور خاص برای رسیدگی به پیچیدگی‌های دنباله‌های طولانی طراحی شده است و آن را برای وظایفی مانند خلاصه‌سازی اسناد طولانی، تجزیه و تحلیل پایگاه‌های کد گسترده یا شرکت در مکالمات چند نوبتی ایده‌آل می‌کند.

استدلال و دقت پیشرفته

Hunyuan T1 منطق قوی، سبک نوشتاری مختصر و توانایی پیروی دقیق از دستورالعمل‌های پیچیده را به نمایش می‌گذارد. علاوه بر این، توهم حداقلی را در خلاصه‌ها نشان می‌دهد، که یک دام رایج برای بسیاری از مدل‌های زبان بزرگ است.

قابلیت‌های استدلال پیشرفته این مدل، نتیجه یادگیری تقویتی گسترده، همراه با بهینه‌سازی‌های هدفمند برای چالش‌های علمی و ریاضی است. این شامل حوزه‌هایی مانند:

• ریاضیات: حل معادلات پیچیده و درک مفاهیم ریاضی.
• استدلال منطقی: استنتاج نتایج از مقدمات داده شده و شناسایی مغالطه‌های منطقی.
• علم: به کارگیری اصول علمی و درک متون علمی.
• کدنویسی: تولید و تفسیر کد در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف.

این پیشرفت‌ها، Hunyuan T1 را به ابزاری همه‌کاره برای طیف گسترده‌ای از کاربردها، از تحقیق و توسعه گرفته تا تولید محتوا و تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل می‌کند.

معیار سنجی و عملکرد

Hunyuan T1 تحت آزمایش‌های دقیقی در معیارهای استاندارد صنعتی مختلف قرار گرفته است و عملکرد برتر خود را نشان داده است.

در مجموعه داده MMLU-PRO، یک معیار پیشرفته برای ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ، Hunyuan T1 به امتیاز 87.2 دست یافت. این امتیاز آن را تنها پس از o1 (89.3) متعلق به OpenAI و بالاتر از GPT 4.5 (86.1) متعلق به OpenAI و R1 (84) متعلق به DeepSeek قرار می‌دهد.

در تست‌های معیار عمومی که بر دانش چینی و انگلیسی و همچنین ریاضیات و استدلال منطقی در سطح مسابقه (به عنوان مثال، CEval، AIME و Zebra Logic) تمرکز دارند، Hunyuan T1 به طور مداوم در سطح مدل‌های استدلالی پیشرو عمل کرد. به طور قابل توجهی، امتیاز استدلال منطقی آن به 93.1 چشمگیر رسید که از مدل‌های فوق‌الذکر پیشی گرفت.

معماری نوآورانه: Hunyuan Turbo S

قدرت پشت Hunyuan T1 در معماری منحصر به فرد آن، Hunyuan Turbo S نهفته است. این معماری نشان دهنده ترکیبی پیشگامانه از مدل‌های Hybrid-Mamba-Transformer است. این اولین نمونه در صنعت است که معماری ترکیبی Mamba به صورت بدون اتلاف در مدل‌های استدلالی فوق‌العاده بزرگ اعمال شده است.

معماری سنتی Transformer، در حالی که قدرتمند است، از پیچیدگی محاسباتی رنج می‌برد که به صورت نمایی با طول دنباله افزایش می‌یابد. از سوی دیگر، معماری Mamba رویکرد کارآمدتری را برای مدیریت دنباله‌های طولانی ارائه می‌دهد. Hunyuan Turbo S با ترکیب نقاط قوت هر دو، به کاهش قابل توجهی در پیچیدگی محاسباتی و استفاده از حافظه دست می‌یابد.

به طور خاص، این معماری به چالش‌های زیر می‌پردازد:

• پیچیدگی محاسباتی: رویکرد ترکیبی، بار محاسباتی مرتبط با ساختارهای سنتی Transformer را، به ویژه برای دنباله‌های طولانی، کاهش می‌دهد.
• استفاده از حافظه KV-Cache: این معماری، ردپای حافظه Key-Value Cache (KV-Cache) را که یک جزء حیاتی در مدل‌های Transformer است، به حداقل می‌رساند.
• هزینه‌های آموزش و استدلال: کاهش الزامات محاسباتی و حافظه، به هزینه‌های به طور قابل توجهی پایین‌تر برای آموزش و استقرار مدل منجر می‌شود.

تسلط بر استدلال متن طولانی

معماری Hunyuan T1 یک مزیت متمایز در حوزه استدلال متن طولانی فراهم می‌کند. بسیاری از مدل‌های زبان بزرگ با مشکلاتی مانند از دست دادن زمینه و وابستگی اطلاعات از راه دور هنگام برخورد با دنباله‌های متنی طولانی دست و پنجه نرم می‌کنند. Hunyuan T1 به طور موثر این چالش‌ها را کاهش می‌دهد.

قابلیت‌های کلیدی در استدلال متن طولانی عبارتند از:

• حفظ زمینه: این مدل درک قوی از زمینه را در سراسر متون طولانی حفظ می‌کند و از از دست رفتن اطلاعات جلوگیری می‌کند.
• وابستگی اطلاعات از راه دور: Hunyuan T1 می‌تواند به طور دقیق اطلاعات را در قسمت‌های دور یک متن ردیابی و مرتبط کند.
• بهینه‌سازی شده برای دنباله‌های طولانی: معماری ترکیبی Mamba به طور خاص برای پردازش دنباله‌های طولانی طراحی شده است، مصرف منابع را به حداقل می‌رساند و در عین حال توانایی ثبت وابستگی‌های دوربرد را حفظ می‌کند.

افزایش 2 برابری سرعت رمزگشایی، که با تعداد مشابهی از پارامترهای فعال‌سازی به دست می‌آید، نتیجه مستقیم این بهینه‌سازی‌های معماری است.

چشم‌انداز رقابتی و تأثیر دنیای واقعی

قبل از راه‌اندازی رسمی Hunyuan T1، مدل Hunyuan تنسنت حضور قابل توجهی در Chatbot Arena، یک پلتفرم برجسته خارجی برای مسابقات مدل‌های بزرگ داشت. این مدل جایگاهی را در بین 15 مدل برتر جهانی به دست آورد و رقابت‌پذیری خود را در صحنه بین‌المللی نشان داد.

برخلاف بسیاری از ارزیابی‌های دیگر، Chatbot Arena بر بازخورد کاربران نهایی متکی است. کاربران به طور ناشناس با چندین مدل تعامل می‌کنند و به مدلی که از نظر آنها برتر است رای می‌دهند. این یک تابلوی امتیازات بر اساس ترجیحات کاربر ایجاد می‌کند و ارزیابی واقعی از عملکرد مدل را ارائه می‌دهد.

مدل Tencent Hunyuan با تثبیت بیشتر موقعیت خود در بازار چین، در “گزارش مارس معیار ارزیابی مدل بزرگ چینی SuperCLUE” به مقام دوم در میان مدل‌های بنیادی دست یافت. این رتبه‌بندی، قدرت جامع آن را برجسته می‌کند و آن را محکم در رده بالای مدل‌های بزرگ داخلی قرار می‌دهد.

قیمت‌گذاری و در دسترس بودن

قیمت به شرح زیر است:

• قیمت ورودی: 1 یوان به ازای هر میلیون توکن.
• قیمت خروجی: 4 یوان به ازای هر میلیون توکن.

توضیح مفصل معماری Hunyuan Turbo S

معماری Hunyuan Turbo S نقاط قوت مدل‌های Transformer و Mamba را ترکیب می‌کند و رویکردی ترکیبی ایجاد می‌کند که در کارایی و مدیریت وابستگی‌های دوربرد برتری دارد. بیایید عمیق‌تر به جزئیات بپردازیم:

معماری Transformer:

معماری Transformer، که در مقاله اصلی “Attention is All You Need” معرفی شد، انقلابی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرد. جزء اصلی آن مکانیزم خود توجهی است که به مدل اجازه می‌دهد تا اهمیت کلمات مختلف را در یک دنباله هنگام پردازش اطلاعات بسنجد.

• خود توجهی (Self-Attention): این مکانیزم به مدل اجازه می‌دهد تا روابط بین کلمات را، صرف نظر از فاصله آنها در دنباله، ثبت کند. وزن‌های توجه را محاسبه می‌کند که نشان دهنده ارتباط هر کلمه با هر کلمه دیگر است.
• توجه چند سر (Multi-Head Attention): Transformer معمولاً از سرهای توجه متعددی استفاده می‌کند که به مدل اجازه می‌دهد انواع مختلفی از روابط بین کلمات را یاد بگیرد.
• شبکه‌های پیش‌خور (Feed-Forward Networks): پس از مکانیزم توجه، شبکه‌های پیش‌خور اطلاعات را بیشتر پردازش می‌کنند و غیرخطی بودن و پیچیدگی را به مدل اضافه می‌کنند.
• رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding): از آنجایی که Transformer ذاتاً ترتیب کلمات را درک نمی‌کند، رمزگذاری موقعیتی به تعبیه‌های ورودی اضافه می‌شود تا اطلاعاتی در مورد موقعیت هر کلمه در دنباله ارائه دهد.

در حالی که مکانیزم خود توجهی Transformer قدرتمند است، پیچیدگی محاسباتی O(n^2) دارد، که در آن n طول دنباله است. این بدان معناست که با افزایش طول دنباله، هزینه محاسباتی به صورت نمایی افزایش می‌یابد و به یک گلوگاه برای پردازش متون بسیار طولانی تبدیل می‌شود.

معماری Mamba:

Mamba یک معماری جدیدتر است که محدودیت‌های محاسباتی Transformer را، به ویژه برای دنباله‌های طولانی، برطرف می‌کند. این معماری بر اساس مدل فضای حالت (SSM)، یک چارچوب قدرتمند برای مدل‌سازی داده‌های متوالی، است.

• مدل فضای حالت (State Space Model - SSM): SSMها یک دنباله را به عنوان مجموعه‌ای از حالت‌های پنهان نشان می‌دهند، که در آن هر حالت به حالت قبلی و ورودی فعلی بستگی دارد. این به مدل اجازه می‌دهد تا به طور موثر وابستگی‌های دوربرد را ثبت کند.
• فضاهای حالت انتخابی (Selective State Spaces): Mamba یک مکانیزم انتخاب معرفی می‌کند که به مدل اجازه می‌دهد تا به طور انتخابی اطلاعات را از طریق حالت‌های پنهان منتشر یا دور بریزد. این امر کارایی را بیشتر بهبود می‌بخشد و به مدل اجازه می‌دهد تا روی مرتبط‌ترین بخش‌های دنباله تمرکز کند.
• الگوریتم آگاه از سخت‌افزار (Hardware-Aware Algorithm): Mamba با در نظر گرفتن کارایی سخت‌افزار طراحی شده است و از قابلیت‌های پردازش موازی برای تسریع محاسبات استفاده می‌کند.

پیچیدگی محاسباتی Mamba O(n) است که نسبت به طول دنباله خطی است. این امر آن را به طور قابل توجهی کارآمدتر از Transformer برای دنباله‌های طولانی می‌کند.

Hybrid-Mamba-Transformer:

Hunyuan Turbo S نقاط قوت هر دو معماری را ترکیب می‌کند:

• وابستگی‌های کوتاه‌برد: جزء Transformer در ثبت وابستگی‌های کوتاه‌برد و روابط پیچیده بین کلمات در یک زمینه محلی برتری دارد.
• وابستگی‌های دوربرد: جزء Mamba به طور موثر وابستگی‌های دوربرد را مدیریت می‌کند و به مدل اجازه می‌دهد تا زمینه را حفظ کند و اطلاعات را در قسمت‌های دور متن ردیابی کند.
• رویکرد ترکیبی: این دو معماری به گونه‌ای یکپارچه شده‌اند که به آنها اجازه می‌دهد یکدیگر را تکمیل کنند. روش یکپارچه‌سازی خاص ممکن است شامل لایه‌های متناوب Transformer و Mamba، یا استفاده از Mamba برای پردازش خروجی لایه‌های Transformer، یا سایر پیکربندی‌های ترکیبی باشد.
• کاربرد بدون اتلاف: به صورت بدون اتلاف اعمال می شود، به این معنی که هیچ قابلیت اصلی از هیچ یک از مدل ها از بین نمی رود.

این رویکرد ترکیبی به Hunyuan T1 اجازه می‌دهد تا هم به دقت بالا و هم به کارایی دست یابد و آن را به یک مدل قدرتمند و همه‌کاره برای طیف گسترده‌ای از وظایف پردازش زبان طبیعی تبدیل می‌کند. جزئیات خاص یکپارچه‌سازی متعلق به تنسنت است، اما اصل اساسی این است که از نقاط قوت Transformer و Mamba برای ایجاد یک مدل برتر استفاده شود.