Tencent Lancar Hunyuan T1: Model AI Baharu

Era Baharu Kepantasan dan Kecekapan

Ciri-ciri yang menentukan Hunyuan T1 ialah artikulasi pantas, masa tindak balas segera, dan kecekapan luar biasa dalam mengendalikan urutan teks yang panjang. Tencent telah meletakkan Hunyuan T1 sebagai model penaakulan yang berkuasa, dibina dari bawah dengan teknologi proprietari.

Salah satu ciri Hunyuan T1 yang paling menarik ialah prestasi penyahkodan. Di bawah kiraan parameter yang setanding, ia mencapai kelajuan penyahkodan dua kali ganda daripada rakan industri. Ini diterjemahkan kepada masa tindak balas perkataan pertama yang hampir serta-merta dan kelajuan artikulasi antara 60 hingga 80 token sesaat. Kelebihan kelajuan ini amat penting untuk aplikasi yang memerlukan interaksi dan respons masa nyata.

Selain kepantasan semata-mata, Hunyuan T1 cemerlang dalam memproses teks panjang. Senibinanya direka khusus untuk mengendalikan kerumitan urutan yang panjang, menjadikannya ideal untuk tugas seperti meringkaskan dokumen panjang, menganalisis pangkalan kod yang luas, atau terlibat dalam perbualan berbilang pusingan.

Penaakulan dan Ketepatan yang Dipertingkatkan

Hunyuan T1 mempamerkan logik yang teguh, gaya penulisan yang ringkas, dan kebolehan untuk mematuhi arahan yang rumit dengan teliti. Tambahan pula, ia mempamerkan halusinasi minimum dalam ringkasan, satu perangkap biasa bagi banyak model bahasa besar.

Keupayaan penaakulan model yang dipertingkatkan adalah hasil daripada pembelajaran pengukuhan yang meluas, ditambah dengan pengoptimuman yang disasarkan untuk cabaran saintifik dan matematik. Ini termasuk bidang seperti:

• Matematik: Menyelesaikan persamaan kompleks dan memahami konsep matematik.
• Penaakulan Logik: Menyimpulkan kesimpulan daripada premis yang diberikan dan mengenal pasti kesilapan logik.
• Sains: Mengaplikasikan prinsip saintifik dan memahami kesusasteraan saintifik.
• Pengekodan: Menjana dan mentafsir kod dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan.

Penambahbaikan ini menjadikan Hunyuan T1 alat serba boleh untuk pelbagai aplikasi, daripada penyelidikan dan pembangunan kepada penciptaan kandungan dan analisis data.

Penandaarasan dan Prestasi

Hunyuan T1 telah menjalani ujian yang ketat pada pelbagai penanda aras standard industri, menunjukkan prestasinya yang unggul.

Pada set data MMLU-PRO, penanda aras yang dipertingkatkan untuk menilai model bahasa besar, Hunyuan T1 mencapai skor 87.2. Ini meletakkannya di tempat kedua selepas o1 OpenAI (89.3) dan mendahului GPT 4.5 OpenAI (86.1) dan R1 DeepSeek (84).

Dalam ujian penanda aras awam yang memfokuskan pada pengetahuan Cina dan Inggeris, serta matematik dan penaakulan logik peringkat pertandingan (cth., CEval, AIME, dan Zebra Logic), Hunyuan T1 secara konsisten menunjukkan prestasi pada tahap model penaakulan terkemuka. Terutama, skor penaakulan logiknya mencapai 93.1 yang mengagumkan, mengatasi model yang disebutkan di atas.

Seni Bina Inovatif: Hunyuan Turbo S

Kuasa di sebalik Hunyuan T1 terletak pada seni binanya yang unik, Hunyuan Turbo S. Seni bina ini mewakili gabungan terobosan model Hybrid-Mamba-Transformer. Ini adalah contoh pertama dalam industri di mana seni bina Mamba hibrid telah digunakan tanpa kehilangan kepada model penaakulan ultra-besar.

Seni bina Transformer tradisional, walaupun berkuasa, mengalami kerumitan pengiraan yang meningkat secara kuadratik dengan panjang urutan. Seni bina Mamba, sebaliknya, menawarkan pendekatan yang lebih cekap untuk mengendalikan urutan panjang. Dengan menggabungkan kekuatan kedua-duanya, Hunyuan Turbo S mencapai pengurangan ketara dalam kerumitan pengiraan dan penggunaan memori.

Secara khusus, seni bina menangani cabaran berikut:

• Kerumitan Pengiraan: Pendekatan hibrid mengurangkan beban pengiraan yang berkaitan dengan struktur Transformer tradisional, terutamanya untuk urutan panjang.
• Penggunaan Memori KV-Cache: Seni bina meminimumkan jejak memori Key-Value Cache (KV-Cache), komponen penting dalam model Transformer.
• Kos Latihan dan Penaakulan: Keperluan pengiraan dan memori yang dikurangkan diterjemahkan kepada kos yang jauh lebih rendah untuk kedua-dua latihan dan penggunaan model.

Menguasai Penaakulan Teks Panjang

Seni bina Hunyuan T1 menyediakan kelebihan yang berbeza dalam bidang penaakulan teks panjang. Banyak model bahasa besar bergelut dengan isu seperti kehilangan konteks dan pergantungan maklumat jarak jauh apabila berurusan dengan urutan teks yang panjang. Hunyuan T1 berkesan mengurangkan cabaran ini.

Keupayaan utama dalam penaakulan teks panjang termasuk:

• Pengekalan Konteks: Model mengekalkan pemahaman yang kukuh tentang konteks sepanjang teks panjang, menghalang kehilangan maklumat.
• Pergantungan Maklumat Jarak Jauh: Hunyuan T1 boleh menjejak dan mengaitkan maklumat dengan tepat merentasi bahagian teks yang jauh.
• Dioptimumkan untuk Urutan Panjang: Seni bina Mamba hibrid disesuaikan khusus untuk memproses urutan panjang, meminimumkan penggunaan sumber sambil mengekalkan keupayaan untuk menangkap pergantungan jarak jauh.

Peningkatan 2x dalam kelajuan penyahkodan, dicapai dengan bilangan parameter pengaktifan yang serupa, adalah hasil langsung daripada pengoptimuman seni bina ini.

Landskap Persaingan dan Kesan Dunia Sebenar

Sebelum pelancaran rasmi Hunyuan T1, model Hunyuan Tencent membuat penampilan yang ketara di Chatbot Arena, platform luar negara yang terkemuka untuk pertandingan model besar. Ia memperoleh kedudukan di antara 15 Teratas global, menunjukkan daya saingnya di peringkat antarabangsa.

Tidak seperti banyak penilaian lain, Chatbot Arena bergantung pada maklum balas daripada pengguna akhir. Pengguna berinteraksi secara tanpa nama dengan berbilang model dan mengundi model yang mereka anggap unggul. Ini mencipta papan pendahulu berdasarkan keutamaan pengguna, menyediakan penilaian prestasi model dunia sebenar.

Mengukuhkan lagi kedudukannya dalam pasaran China, model Tencent Hunyuan mencapai tempat kedua di antara model asas dalam ‘Laporan Mac Penanda Aras Penilaian Model Besar China SuperCLUE’. Kedudukan ini menggariskan kekuatan komprehensifnya dan meletakkannya dengan kukuh dalam peringkat teratas model besar domestik.

Harga dan Ketersediaan

Harga distrukturkan seperti berikut:

• Harga Input: 1 yuan setiap juta token.
• Harga Output: 4 yuan setiap juta token.

Penjelasan Terperinci Seni Bina Hunyuan Turbo S

Seni bina Hunyuan Turbo S menggabungkan kekuatan kedua-dua model Transformer dan Mamba, mencipta pendekatan hibrid yang cemerlang dalam kecekapan dan pengendalian pergantungan jarak jauh. Mari kita mendalami secara lebih terperinci:

Seni Bina Transformer:

Seni bina Transformer, yang diperkenalkan dalam kertas seminal ‘Attention is All You Need’, merevolusikan pemprosesan bahasa semula jadi. Komponen terasnya ialah mekanisme perhatian diri, yang membolehkan model menimbang kepentingan perkataan yang berbeza dalam urutan apabila memproses maklumat.

• Perhatian Diri: Mekanisme ini membolehkan model menangkap hubungan antara perkataan, tanpa mengira jaraknya dalam urutan. Ia mengira pemberat perhatian, mewakili perkaitan setiap perkataan dengan setiap perkataan lain.
• Perhatian Berbilang Kepala: Transformer biasanya menggunakan berbilang kepala perhatian, membolehkan model mempelajari pelbagai jenis hubungan antara perkataan.
• Rangkaian Suapan Ke Hadapan: Selepas mekanisme perhatian, rangkaian suapan ke hadapan memproses maklumat selanjutnya, menambah ketidaklinearan dan kerumitan kepada model.
• Pengekodan Kedudukan: Memandangkan Transformer tidak memahami susunan perkataan secara semula jadi, pengekodan kedudukan ditambah pada pembenaman input untuk memberikan maklumat tentang kedudukan setiap perkataan dalam urutan.

Walaupun berkuasa, mekanisme perhatian diri Transformer mempunyai kerumitan pengiraan O(n^2), di mana n ialah panjang urutan. Ini bermakna apabila panjang urutan meningkat, kos pengiraan berkembang secara kuadratik, menjadi kesesakan untuk memproses teks yang sangat panjang.

Seni Bina Mamba:

Mamba ialah seni bina yang lebih terkini yang menangani had pengiraan Transformer, terutamanya untuk urutan panjang. Ia berdasarkan Model Ruang Keadaan (SSM), rangka kerja yang berkuasa untuk memodelkan data berjujukan.

• Model Ruang Keadaan (SSM): SSM mewakili urutan sebagai satu siri keadaan tersembunyi, di mana setiap keadaan bergantung pada keadaan sebelumnya dan input semasa. Ini membolehkan model menangkap pergantungan jarak jauh dengan cekap.
• Ruang Keadaan Terpilih: Mamba memperkenalkan mekanisme pemilihan yang membolehkan model menyebarkan atau membuang maklumat secara terpilih melalui keadaan tersembunyi. Ini meningkatkan lagi kecekapan dan membolehkan model memfokus pada bahagian urutan yang paling relevan.
• Algoritma Sedar Perkakasan: Mamba direka dengan mengambil kira kecekapan perkakasan, memanfaatkan keupayaan pemprosesan selari untuk mempercepatkan pengiraan.

Kerumitan pengiraan Mamba ialah O(n), yang linear berkenaan dengan panjang urutan. Ini menjadikannya jauh lebih cekap daripada Transformer untuk urutan panjang.

Hybrid-Mamba-Transformer:

Hunyuan Turbo S menggabungkan kekuatan kedua-dua seni bina:

• Pergantungan Jarak Dekat: Komponen Transformer cemerlang dalam menangkap pergantungan jarak dekat dan hubungan kompleks antara perkataan dalam konteks setempat.
• Pergantungan Jarak Jauh: Komponen Mamba mengendalikan pergantungan jarak jauh dengan cekap, membolehkan model mengekalkan konteks dan menjejak maklumat merentasi bahagian teks yang jauh.
• Pendekatan Hibrid: Kedua-dua seni bina disepadukan dengan cara yang membolehkan mereka melengkapi antara satu sama lain. Kaedah penyepaduan khusus mungkin melibatkan lapisan Transformer dan Mamba yang berselang-seli, atau menggunakan Mamba untuk memproses output lapisan Transformer, atau konfigurasi hibrid lain.
• Aplikasi Tanpa Kehilangan: Ia digunakan tanpa kehilangan, yang bermaksud tiada keupayaan asal daripada mana-mana model hilang.

Pendekatan hibrid ini membolehkan Hunyuan T1 mencapai ketepatan dan kecekapan yang tinggi, menjadikannya model yang berkuasa dan serba boleh untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Butiran khusus penyepaduan adalah proprietari kepada Tencent, tetapi prinsip terasnya adalah untuk memanfaatkan kekuatan kedua-dua Transformer dan Mamba untuk mencipta model yang unggul.