Moonshot AI, sebuah syarikat permulaan dari China, telah memperkenalkan model AI sumber terbuka bernama Kimi-VL yang menarik perhatian dengan keupayaannya yang luar biasa untuk memproses imej, teks, dan video sambil mengekalkan kecekapan yang luar biasa. Model inovatif ini membezakan dirinya melalui kapasitinya untuk menguruskan dokumen yang luas, melibatkan diri dalam penaakulan yang rumit, dan memahami antara muka pengguna, semuanya dalam seni bina yang padat.
Seni Bina Kecekapan
Menurut Moonshot AI, Kimi-VL memanfaatkan seni bina mixture-of-experts (MoE), reka bentuk yang hanya mengaktifkan sebahagian kecil daripada model untuk sebarang tugas yang diberikan. Pengaktifan terpilih ini adalah kunci kepada kecekapan. Dengan hanya 2.8 bilion parameter aktif—jauh lebih rendah daripada kiraan parameter kebanyakan rakan sejawatnya yang lebih besar—Kimi-VL mencapai tahap prestasi yang menyaingi, dan dalam beberapa kes melebihi, sistem yang jauh lebih besar merentasi pelbagai penanda aras.
Pendekatan mixture-of-experts membolehkan Kimi-VL mengagihkan beban pengiraan merentasi sub-rangkaian khusus, masing-masing disesuaikan untuk mengendalikan jenis tugas tertentu. Pengkhususan ini membolehkan model memfokuskan sumbernya di tempat yang paling diperlukan, menghasilkan masa pemprosesan yang lebih cepat dan pengurangan penggunaan tenaga.
Konteks adalah Raja: Kuasa 128,000 Token
Salah satu ciri Kimi-VL yang paling mengagumkan ialah tetingkap konteksnya yang luas iaitu 128,000 token. Tetingkap yang besar ini membolehkan model memproses keseluruhan buku, transkrip video yang panjang, atau dokumen yang kompleks tanpa kehilangan maklumat penting. Moonshot AI melaporkan bahawa Kimi-VL secara konsisten mencapai skor tinggi pada ujian seperti LongVideoBench dan MMLongBench-Doc, menunjukkan keupayaannya untuk mengekalkan koheren dan ketepatan merentasi input yang dilanjutkan.
Keupayaan untuk mengendalikan konteks yang begitu panjang amat berharga dalam aplikasi seperti:
- Ringkasan dokumen: Kimi-VL boleh memendekkan dokumen besar menjadi ringkasan yang ringkas tanpa kehilangan butiran penting.
- Soal jawab: Model boleh menjawab soalan kompleks berdasarkan maklumat yang terkandung dalam teks yang panjang.
- Penciptaan kandungan: Kimi-VL boleh menjana kandungan yang koheren dan menarik berdasarkan bahan sumber yang luas.
Tetingkap konteks yang besar juga membolehkan Kimi-VL melaksanakan tugas penaakulan yang lebih canggih, kerana ia boleh mempertimbangkan pelbagai maklumat yang lebih luas apabila membuat inferens atau membuat kesimpulan.
Kehebatan Pemprosesan Imej: Melihat adalah Percaya
Keupayaan pemprosesan imej Kimi-VL adalah satu lagi bidang di mana model ini bersinar. Tidak seperti beberapa sistem yang memerlukan imej untuk dipecahkan kepada bahagian yang lebih kecil, Kimi-VL boleh menganalisis tangkapan skrin lengkap atau grafik kompleks secara keseluruhannya. Pendekatan holistik ini membolehkan model menangkap hubungan antara elemen yang berbeza dalam imej, yang membawa kepada tafsiran yang lebih tepat dan bernuansa.
Keupayaan pemprosesan imej model ini meluas kepada pelbagai tugas, termasuk:
- Pengecaman objek: Kimi-VL boleh mengenal pasti dan mengklasifikasikan objek dalam imej.
- Pemahaman adegan: Model boleh mentafsir keseluruhan adegan yang digambarkan dalam imej, termasuk hubungan antara objek dan persekitaran.
- Pengecaman teks: Kimi-VL boleh mengekstrak teks daripada imej, seperti nota atau dokumen tulisan tangan.
- Masalah imej matematik: Model boleh menyelesaikan masalah matematik yang dibentangkan dalam bentuk imej.
Dalam satu ujian yang ketara, Kimi-VL menganalisis manuskrip tulisan tangan, mengenal pasti rujukan kepada Albert Einstein, dan menjelaskan perkaitan mereka. Ini menunjukkan keupayaan model untuk menggabungkan pemprosesan imej dengan pemahaman bahasa semula jadi untuk mengekstrak maklumat yang bermakna daripada data visual yang kompleks.
Pembantu Perisian: Mengautomasikan Dunia Digital
Selain daripada keupayaannya untuk memproses imej dan teks, Kimi-VL juga berfungsi sebagai pembantu perisian, yang mampu mentafsir antara muka pengguna grafik (GUI) dan mengautomasikan tugas digital. Keupayaan ini membuka pelbagai aplikasi yang berpotensi, seperti:
- Pengujian automatik: Kimi-VL boleh digunakan untuk menguji aplikasi perisian secara automatik dengan berinteraksi dengan GUI mereka.
- Automasi proses robotik (RPA): Model boleh mengautomasikan tugas berulang yang melibatkan interaksi dengan aplikasi perisian.
- Pemahaman antara muka pengguna: Kimi-VL boleh menganalisis antara muka pengguna untuk mengenal pasti potensi isu kebolehgunaan dan mencadangkan penambahbaikan.
Moonshot AI mendakwa bahawa dalam ujian di mana model menavigasi menu pelayar atau menukar tetapan, ia mengatasi banyak sistem lain, termasuk GPT-4o. Ini menunjukkan bahawa Kimi-VL mempunyai pemahaman yang kuat tentang cara antara muka perisian berfungsi dan boleh berinteraksi dengan berkesan dengannya untuk mencapai matlamat tertentu.
Kecemerlangan Penanda Aras: Mengatasi Persaingan
Apabila dibandingkan dengan model sumber terbuka lain seperti Qwen2.5-VL-7B dan Gemma-3-12B-IT, Kimi-VL nampaknya jauh lebih cekap. Menurut Moonshot AI, ia mendahului dalam 19 daripada 24 penanda aras, walaupun berjalan dengan parameter aktif yang jauh lebih sedikit. Pada MMBench-EN dan AI2D, ia dilaporkan sepadan atau menewaskan skor yang biasanya dilihat daripada model komersial yang lebih besar.
Keputusan ini menyoroti keberkesanan seni bina dan kaedah latihan Kimi-VL. Dengan memfokuskan pada kecekapan dan pengkhususan, Moonshot AI telah mencipta model yang boleh mencapai prestasi yang mengagumkan dengan sumber yang terhad.
Teknik Latihan: Sos Rahsia
Moonshot AI mengaitkan sebahagian besar prestasi Kimi-VL dengan pendekatan latihannya yang inovatif. Selain daripada penalaan halus diselia standard, model menggunakan pembelajaran pengukuhan untuk mengoptimumkan prestasinya pada tugas yang kompleks. Versi khusus yang dipanggil Kimi-VL-Thinking telah dilatih untuk menjalankan langkah penaakulan yang lebih panjang, meningkatkan prestasi pada tugas yang memerlukan pemikiran yang lebih kompleks, seperti penaakulan matematik.
Penalaan halus diselia melibatkan latihan model pada set data besar contoh berlabel, di mana setiap contoh terdiri daripada input dan output yang sepadan. Ini membolehkan model mempelajari hubungan antara input dan output dan menjana ramalan yang tepat.
Pembelajaran pengukuhan, sebaliknya, melibatkan latihan model untuk membuat keputusan dalam persekitaran untuk memaksimumkan isyarat ganjaran. Pendekatan ini amat sesuai untuk tugas yang memerlukan penaakulan dan membuat keputusan yang kompleks, kerana ia membolehkan model belajar melalui percubaan dan kesilapan.
Dengan menggabungkan penalaan halus diselia dengan pembelajaran pengukuhan, Moonshot AI telah mencipta model yang tepat dan mudah disesuaikan.
Batasan dan Hala Tuju Masa Depan
Walaupun keupayaannya mengagumkan, Kimi-VL bukan tanpa batasan. Saiz semasanya mengehadkan prestasinya pada tugas yang sangat intensif bahasa atau khusus, dan ia masih menghadapi cabaran teknikal dengan konteks yang sangat panjang, walaupun dengan tetingkap konteks yang diperluaskan.
Walau bagaimanapun, Moonshot AI komited untuk menangani batasan ini dan meningkatkan lagi prestasi model. Syarikat itu merancang untuk membangunkan versi model yang lebih besar, memasukkan lebih banyak data latihan, dan menambah baik teknik penalaan halus.
Matlamat jangka panjang Moonshot AI yang dinyatakan adalah untuk mencipta “sistem yang berkuasa tetapi cekap sumber” yang sesuai untuk kegunaan dunia sebenar dalam penyelidikan dan industri. Visi ini sejajar dengan permintaan yang semakin meningkat untuk model AI yang boleh memberikan prestasi tinggi tanpa memerlukan sumber pengiraan yang besar.
Pengajaran Utama
- Kimi-VL ialah model AI sumber terbuka daripada Moonshot AI yang memproses imej, teks dan video dengan lebih cekap daripada pesaing yang lebih besar.
- Model ini mengatasi model yang serupa dalam 19 daripada 24 penanda aras dengan hanya 2.8 bilion parameter aktif.
- Kimi-VL menampilkan tetingkap konteks 128,000 token, membolehkannya mengendalikan keseluruhan buku, video panjang, imej resolusi tinggi tanpa pemisahan, tugas imej matematik dan pengecaman nota tulisan tangan.
- Kimi-VL menggunakan seni bina mixture-of-experts dan kaedah latihan lanjutan seperti penalaan halus diselia dan pembelajaran pengukuhan.
- Model ini amat berkesan sebagai pembantu perisian untuk mentafsir antara muka pengguna grafik dan mengautomasikan tugas digital.
Kimi-VL mewakili langkah penting ke hadapan dalam pembangunan model AI yang cekap dan serba boleh. Keupayaannya untuk memproses pelbagai modaliti dengan sumber yang terhad menjadikannya alat yang menjanjikan untuk pelbagai aplikasi. Apabila Moonshot AI terus membangun dan memperhalusi model itu, ia berkemungkinan akan menjadi aset yang lebih berharga untuk penyelidik dan pengamal. Tumpuan pada seni bina mixture-of-experts amat berwawasan, menunjukkan laluan ke arah kecekapan yang lebih besar tanpa mengorbankan prestasi, pertimbangan penting apabila model AI menjadi semakin kompleks. Tambahan pula, penekanan pada pembelajaran pengukuhan untuk meningkatkan keupayaan penaakulan menyerlahkan kepentingan teknik latihan lanjutan dalam membuka potensi penuh model AI. Pendekatan holistik kepada pembangunan ini, menggabungkan inovasi seni bina dengan metodologi latihan yang canggih, meletakkan Kimi-VL sebagai model untuk ditonton dalam landskap kecerdasan buatan yang berkembang pesat. Iterasi masa depan Kimi-VL, dengan kiraan parameter yang meningkat dan set data latihan yang diperluaskan, menjanjikan untuk mengukuhkan lagi kedudukannya sebagai peneraju dalam pemprosesan AI multimodal dan cekap. Potensi impak model sedemikian terhadap pelbagai industri, daripada penyelidikan hingga automasi, adalah besar, dan pembangunan berterusan Kimi-VL pasti akan menyumbang kepada kemajuan teknologi AI secara keseluruhan. Komitmen Moonshot AI untuk mencipta sistem yang cekap sumber tetapi berkuasa sejajar dengan sempurna dengan keperluan yang semakin meningkat untuk penyelesaian AI yang mampan dan boleh diakses, menjadikan Kimi-VL sumbangan yang berharga kepada bidang ini. Gabungan inovatif teknik yang digunakan dalam Kimi-VL menetapkan standard baharu untuk kecekapan dalam AI multimodal, berpotensi mempengaruhi pembangunan model masa hadapan dan memberi inspirasi kepada kemajuan selanjutnya dalam bidang ini.