Moonshot AI, chiński startup, zaprezentował nowy model AI o otwartym kodzie źródłowym, który wywołuje spore poruszenie w branży. Model ten, nazwany Kimi-VL, został zaprojektowany do przetwarzania różnorodnych typów danych, w tym obrazów, tekstu i wideo, z niezwykłą wydajnością. To, co wyróżnia Kimi-VL, to jego zdolność do obsługi długich dokumentów, angażowania się w złożone rozumowanie i rozumienia interfejsów użytkownika, a wszystko to przy zachowaniu stosunkowo niewielkiego rozmiaru.
Kimi-VL: Wydajność dzięki architekturze
Według Moonshot AI, wydajność Kimi-VL wynika z zastosowania architektury mixture-of-experts (MoE). Taka konstrukcja pozwala modelowi aktywować tylko określoną część swoich parametrów dla każdego zadania, co prowadzi do znacznych oszczędności obliczeniowych. Przy zaledwie 2,8 miliarda aktywnych parametrów, Kimi-VL osiąga poziom wydajności, który konkuruje z dużo większymi modelami w szerokim zakresie testów porównawczych.
Tradycyjne modele AI często wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych ze względu na ich rozmiar i złożoność. Architektura MoE w Kimi-VL oferuje bardziej usprawnione podejście, umożliwiając szybsze przetwarzanie i zmniejszone zużycie energii. Ta wydajność sprawia, że Kimi-VL jest obiecującym kandydatem do wdrożenia na urządzeniach o ograniczonych zasobach i w aplikacjach, w których krytyczna jest wydajność w czasie rzeczywistym.
Wpływ tego wyboru architektonicznego jest znaczący. Selektywnie aktywując tylko niezbędne części modelu, Kimi-VL unika narzutu obliczeniowego związanego z przetwarzaniem nieistotnych informacji. Takie ukierunkowane podejście nie tylko zwiększa wydajność, ale także poprawia zdolność modelu do skupienia się na najbardziej istotnych aspektach danych wejściowych. To tak, jakby dać mu laserowy wskaźnik, żeby mógł od razu zidentyfikować, co ważne.
Rozszerzone okno kontekstowe
Jedną z wyróżniających cech Kimi-VL jest duże okno kontekstowe o rozmiarze 128 000 tokenów. To obszerne okno pozwala modelowi na przetwarzanie całych książek lub długich transkrypcji wideo, otwierając nowe możliwości dla zastosowań AI w dziedzinach takich jak edukacja, rozrywka i badania. Moonshot AI donosi, że Kimi-VL konsekwentnie dobrze wypada w testach takich jak LongVideoBench i MMLongBench-Doc, demonstrując swoją zdolność do efektywnego przetwarzania treści w długim formacie.
Zdolność do przetwarzania długich dokumentów jest znaczącą zaletą w wielu rzeczywistych scenariuszach. Na przykład, Kimi-VL może być używany do analizy umów prawnych, artykułów naukowych lub podręczników technicznych bez konieczności dzielenia ich na mniejsze segmenty. Ta zdolność nie tylko oszczędza czas i wysiłek, ale także pozwala modelowi uchwycić niuanse i współzależności, które mogłyby zostać pominięte podczas przetwarzania pofragmentowanych danych. Pomyśl o możliwościach analizy gigantycznych zbiorów danych medycznych, odkrywania ukrytych zależności i przyśpieszania odkryć naukowych.
Ponadto, rozszerzone okno kontekstowe zwiększa zdolność Kimi-VL do zrozumienia ogólnego kontekstu danego fragmentu treści. Jest to szczególnie ważne w przypadku zadań wymagających rozumowania i wnioskowania, ponieważ model może czerpać z większej puli informacji, aby dojść do dokładniejszych i bardziej świadomych wniosków. Wyobraź sobie analizę sentymentu w długich artykułach prasowych, gdzie model potrafi wychwycić subtelne zmiany nastroju, które umknęłyby mniejszym modelom.
Sprawność przetwarzania obrazu
Zdolności przetwarzania obrazu przez Kimi-VL są również godne uwagi. W przeciwieństwie do niektórych systemów AI, Kimi-VL może analizować kompletne zrzuty ekranu lub złożoną grafikę bez dzielenia ich na mniejsze części. Ta zdolność pozwala modelowi na obsługę szerszego zakresu zadań związanych z obrazem, w tym analizowanie matematycznych problemów obrazkowych i interpretowanie odręcznych notatek.
Zdolność do analizowania kompletnych zrzutów ekranu jest szczególnie przydatna w aplikacjach takich jak testowanie oprogramowania i projektowanie interfejsów użytkownika. Kimi-VL może być używany do automatycznego identyfikowania błędów lub niespójności w interfejsach oprogramowania, dostarczając programistom cennych informacji zwrotnych i spostrzeżeń. Można go użyć do automatycznego generowania raportów z testów UI, oszczędzając czas i zasoby zespołów QA.
Zdolność modelu do obsługi matematycznych problemów obrazkowych i odręcznych notatek dodatkowo demonstruje jego wszechstronność. Zdolności te mogłyby być wykorzystane do opracowania narzędzi edukacyjnych, które mogą automatycznie oceniać prace uczniów, lub do stworzenia technologii wspomagających, które mogą pomóc osobom niepełnosprawnym w dostępie do materiałów pisemnych i interakcji z nimi. W jednym z testów Kimi-VL przeanalizował odręczny rękopis, zidentyfikował odniesienia do Alberta Einsteina i wyjaśnił ich znaczenie, prezentując swoją zdolność do rozumienia złożonych treści i tworzenia znaczących powiązań. Wyobraź sobie wykorzystanie tego do digitalizacji i indeksowania historycznych dokumentów.
Asystent oprogramowania
Kimi-VL może również funkcjonować jako asystent oprogramowania, interpretując graficzne interfejsy użytkownika i automatyzując zadania cyfrowe. Według Moonshot AI, Kimi-VL wypadł lepiej niż wiele innych systemów, w tym GPT-4o, w testach, w których nawigował po menu przeglądarki lub zmieniał ustawienia.
Potencjalne zastosowania Kimi-VL jako asystenta oprogramowania są ogromne. Mógłby być używany do automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak wypełnianie formularzy lub planowanie spotkań, uwalniając użytkowników, aby mogli skupić się na ważniejszych czynnościach. Mógłby również być używany do zapewnienia spersonalizowanej pomocy użytkownikom, którzy nie są zaznajomieni z niektórymi aplikacjami lub interfejsami cyfrowymi. Możliwość automatycznego generowania skryptów i makr do popularnych programów, na podstawie prostych instrukcji w języku naturalnym, byłaby ogromnym udogodnieniem.
Zdolność modelu do rozumienia graficznych interfejsów użytkownika i interakcji z nimi jest kluczowym czynnikiem umożliwiającym te zastosowania. Interpretując elementy wizualne i leżącą u podstaw logikę interfejsu użytkownika, Kimi-VL może wykonywać działania w imieniu użytkownika, skutecznie działając jako cyfrowy asystent. Możemy wkrótce zobaczyć asystentów AI, którzy potrafią naprawiać błędy w oprogramowaniu, instalować aktualizacje i rozwiązywać problemy z komputerem, wszystko bez naszej bezpośredniej interwencji.
Benchmarking wydajności
W porównaniu z innymi modelami open-source, takimi jak Qwen2.5-VL-7B i Gemma-3-12B-IT, Kimi-VL wydaje się być bardziej wydajny. Według Moonshot AI, prowadzi w 19 z 24 testów porównawczych, pomimo działania z dużo mniejszą liczbą aktywnych parametrów. W MMBench-EN i AI2D podobno dorównuje lub przewyższa wyniki zwykle obserwowane w przypadku większych, komercyjnych modeli.
Te testy porównawcze wydajności podkreślają zdolność Kimi-VL do osiągania konkurencyjnych wyników przy ułamku zasobów wymaganych przez inne modele. Ta wydajność sprawia, że Kimi-VL jest atrakcyjną opcją dla organizacji, które chcą wdrożyć rozwiązania AI bez ponoszenia nadmiernych kosztów obliczeniowych.
Fakt, że Kimi-VL może dorównać lub przewyższyć wydajność większych, komercyjnych modeli w niektórych testach porównawczych, jest szczególnie imponujący. Demonstruje to skuteczność podejścia Moonshot AI do szkolenia i potencjał mniejszych, bardziej wydajnych modeli do odgrywania znaczącej roli w przyszłości AI. To otwiera drzwi dla mniejszych firm i badaczy, którzy mogą teraz konkurować z gigantami technologicznymi.
Podejście do szkolenia
Moonshot AI przypisuje dużą część wydajności Kimi-VL swojemu podejściu do szkolenia. Oprócz standardowego nadzorowanego dostrajania, Kimi-VL wykorzystuje uczenie przez wzmacnianie. Specjalistyczna wersja o nazwie Kimi-VL-Thinking została przeszkolona do wykonywania dłuższych kroków rozumowania, co zwiększyło wydajność w zadaniach wymagających bardziej złożonego myślenia, takich jak rozumowanie matematyczne.
Nadzorowane dostrajanie jest powszechną techniką szkolenia modeli AI, ale dodanie uczenia przez wzmacnianie jest znaczącym ulepszeniem. Uczenie przez wzmacnianie pozwala modelowi uczyć się na własnych doświadczeniach, poprawiając jego zdolność do podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów w czasie.
Opracowanie Kimi-VL-Thinking, specjalistycznej wersji modelu przeszkolonej do wykonywania dłuższych kroków rozumowania, dodatkowo demonstruje zaangażowanie Moonshot AI w innowacje. To ukierunkowane podejście zaowocowało znacznymi wzrostami wydajności w zadaniach wymagających złożonego myślenia, takich jak rozumowanie matematyczne. Możemy wkrótce zobaczyć modele AI, które potrafią rozwiązywać złożone problemy inżynieryjne i naukowe, bez udziału człowieka.
Ograniczenia i plany na przyszłość
Kimi-VL nie jest pozbawiony ograniczeń. Jego obecny rozmiar ogranicza jego wydajność w wysoce językowo intensywnych lub niszowych zadaniach, a także nadal stawia czoła wyzwaniom technicznym związanym z bardzo długimi kontekstami, nawet przy rozszerzonym oknie kontekstowym.
Pomimo tych ograniczeń, Kimi-VL stanowi znaczący krok naprzód w rozwoju wydajnych i wszechstronnych modeli AI. W miarę jak Moonshot AI będzie kontynuował udoskonalanie swojego podejścia do szkolenia i rozszerzanie możliwości modelu, jest prawdopodobne, że Kimi-VL stanie się jeszcze potężniejszym narzędziem do szerokiego zakresu zastosowań. Możliwe, że przyszłe wersje będą potrafiły uczyć się i adaptować w czasie rzeczywistym, na podstawie interakcji z użytkownikami.
Moonshot AI planuje opracować większe wersje modelu, włączyć więcej danych szkoleniowych i ulepszyć dostrajanie. Określonym celem firmy na dłuższą metę jest stworzenie ‘wydajnego, a zarazem zasobooszczędnego systemu’ odpowiedniego do rzeczywistego użytku w badaniach i przemyśle. Cele te podkreślają zaangażowanie Moonshot AI w przesuwanie granic technologii AI i opracowywanie rozwiązań, które mogą mieć realny wpływ na świat. Nacisk na tworzenie zasobooszczędnych systemów jest szczególnie ważny, ponieważ zapewnia, że technologia AI może być wdrażana w sposób zrównoważony i dostępny. Zrównoważony rozwój i dostępność staną się kluczowymi czynnikami w przyszłości AI.
Przyszłość AI prawdopodobnie zostanie ukształtowana przez modele, które są zarówno potężne, jak i wydajne, a Moonshot AI jest dobrze przygotowany, aby być liderem w tej dziedzinie. Dzięki innowacyjnej architekturze, zaawansowanym technikom szkoleniowym i zaangażowaniu w ciągłe doskonalenie, Kimi-VL jest obiecującym przykładem tego, co można osiągnąć, gdy połączy się pomysłowość i determinację. W miarę jak AI będzie się rozwijać, modele takie jak Kimi-VL będą odgrywać coraz ważniejszą rolę w kształtowaniu przyszłości technologii i społeczeństwa. Wyzwanie polega na tym, aby zapewnić, że te potężne narzędzia zostaną wykorzystane w sposób etyczny i odpowiedzialny.