ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਦਾ Kimi-VL: ਇਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਾਡਲ

ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI, ਇੱਕ ਚੀਨੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ, ਨੇ Kimi-VL ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਪਣੀ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕਮਾਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸੁਰਖੀਆਂ ਬਟੋਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਮਾਡਲ ਵਿਆਪਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ

ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, Kimi-VL ਮਿਕਸਚਰ-ਆਫ-ਐਕਸਪਰਟਸ (MoE) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿੱਤੇ ਕੰਮ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਣਵੇਂ ਸਰਗਰਮੀ ਇਸਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ 2.8 ਬਿਲੀਅਨ ਸਰਗਰਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ—ਇਸਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਹਮਰੁਤਬਾ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ—Kimi-VL ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਮਿਕਸਚਰ-ਆਫ-ਐਕਸਪਰਟਸ ਪਹੁੰਚ Kimi-VL ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋਡ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਬ-ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸੰਦਰਭ ਹੀ ਰਾਜਾ ਹੈ: 128,000 ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ

Kimi-VL ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦੀ 128,000 ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਹੈ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿੰਡੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਕਿਤਾਬ, ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਵੀਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ Kimi-VL ਲਗਾਤਾਰ ਲੰਬੇ ਇਨਪੁਟਸ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, LongVideoBench ਅਤੇ MMLongBench-Doc ਵਰਗੇ ਟੈਸਟਾਂ ‘ਤੇ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਜਿਹੇ ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:

• ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ: Kimi-VL ਵੱਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਸੰਖੇਪ ਸੰਖੇਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਘਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਜਵਾਬ: ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸਮੱਗਰੀ ਰਚਨਾ: Kimi-VL ਵਿਆਪਕ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵੱਡੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ Kimi-VL ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧੀਆ ਤਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਜਾਂ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਵੇਲੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰੌਵੇਸ: ਵੇਖਣਾ ਹੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨਾ ਹੈ

Kimi-VL ਦੀਆਂ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਚਮਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, Kimi-VL ਪੂਰੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਦਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਪਹੁੰਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੱਤਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ: Kimi-VL ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸੀਨ ਸਮਝ: ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਸਮੁੱਚੇ ਸੀਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
• ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪਛਾਣ: Kimi-VL ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼।
• ਗਣਿਤਿਕ ਚਿੱਤਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ: ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ, Kimi-VL ਨੇ ਇੱਕ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ, ਐਲਬਰਟ ਆਈਨਸਟਾਈਨ ਦੇ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਹਾਇਕ: ਡਿਜੀਟਲ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ

ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Kimi-VL ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ (GUIs) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:

• ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਟੈਸਟਿੰਗ: Kimi-VL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ GUIs ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਕੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (RPA): ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸਮਝ: Kimi-VL ਸੰਭਾਵੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਮੀਨੂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ, ਇਸਨੇ GPT-4o ਸਮੇਤ ਕਈ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ Kimi-VL ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਝ ਹੈ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਬ੍ਰਿਲਿਅਨਸ: ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਪਛਾੜਨਾ

Qwen2.5-VL-7B ਅਤੇ Gemma-3-12B-IT ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ‘ਤੇ, Kimi-VL ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਸ਼ਲ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ 24 ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 19 ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਿ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਰਗਰਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।MMBench-EN ਅਤੇ AI2D ‘ਤੇ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ, ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਦੇਖੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਕੋਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਨਤੀਜੇ Kimi-VL ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ: ਗੁਪਤ ਸਾਸ

ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਨੇ Kimi-VL ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਿਹਰਾ ਇਸਦੀ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਸਟੈਂਡਰਡ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। Kimi-VL-Thinking ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਤਰਕ ਕਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ ਵਰਗੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁਟਸ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਨੂੰ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਦੋਵੇਂ ਹੈ।

ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ

ਇਸਦੀਆਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, Kimi-VL ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਆਕਾਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਾਸ਼ਾ-ਗਹਿਣੇ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨਾਲ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ, ਵਧੇਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ।

ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਦਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਟੀਚਾ ਇੱਕ “ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਰ ਸਰੋਤ-ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਸਟਮ” ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮੰਗ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ

• Kimi-VL ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਦਾ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਨਾਲੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ 2.8 ਬਿਲੀਅਨ ਸਰਗਰਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ 24 ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 19 ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• Kimi-VL ਵਿੱਚ 128,000 ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਲੰਬੇ ਵੀਡੀਓ, ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਗਣਿਤਿਕ ਚਿੱਤਰ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• Kimi-VL ਇੱਕ ਮਿਕਸਚਰ-ਆਫ-ਐਕਸਪਰਟਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ।

Kimi-VL ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਬਹੁਮੁਖੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਕਈ ਮੋਡੈਲਿਟੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇਸਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਸੰਪਤੀ ਬਣਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਮਿਕਸਚਰ-ਆਫ-ਐਕਸਪਰਟਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਾਰਗ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਮਾਡਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਪਹੁੰਚ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, Kimi-VL ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। Kimi-VL ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਦੁਹਰਾਓ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੇਤਾ ਵਜੋਂ ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੱਕ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ‘ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਅਤੇ Kimi-VL ਦਾ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਨਿਰਸੰਦੇਹ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਵੇਗਾ। ਸਰੋਤ-ਕੁਸ਼ਲ ਪਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੂਨਸ਼ਾਟ AI ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਟਿਕਾਊ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ AI ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਧ ਰਹੀ ਲੋੜ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ Kimi-VL ਨੂੰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਯੋਗਦਾਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। Kimi-VL ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸੁਮੇਲ ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਿਆਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।