Tencent Yazindua Hunyuan T1

Enzi Mpya ya Kasi na Ufanisi

Sifa kuu za Hunyuan T1 ni uwezo wake wa kutoa majibu ya haraka, utendaji wa papo hapo, na umahiri wa kipekee katika kushughulikia mfuatano mrefu wa maandishi. Tencent imeweka Hunyuan T1 kama mfumo wenye nguvu wa kufikiri, uliojengwa tangu mwanzo na teknolojia yake yenyewe.

Moja ya vipengele vya kushangaza zaidi vya Hunyuan T1 ni utendaji wake wa usimbaji. Chini ya hesabu za vigezo vinavyolingana, inafikia kasi ya usimbaji mara mbili ya washindani wa tasnia. Hii inatafsiriwa kuwa nyakati za majibu ya neno la kwanza karibu papo hapo na kasi ya utamkaji kuanzia tokeni 60 hadi 80 kwa sekunde. Faida hii ya kasi ni muhimu sana kwa programu zinazohitaji mwingiliano wa wakati halisi na mwitikio.

Zaidi ya kasi kubwa, Hunyuan T1 inafanya vyema katika kuchakata maandishi marefu. Usanifu wake umeundwa mahsusi kushughulikia ugumu wa mfuatano uliopanuliwa, na kuifanya iwe bora kwa kazi kama vile kufupisha hati ndefu, kuchambua nambari kubwa, au kushiriki katika mazungumzo ya zamu nyingi.

Uboreshaji wa Hoja na Usahihi

Hunyuan T1 inaonyesha mantiki thabiti, mtindo mfupi wa uandishi, na uwezo wa kuzingatia maagizo magumu kwa uangalifu. Zaidi ya hayo, inaonyesha upungufu mdogo wa kuona ndoto katika muhtasari, shida ya kawaida kwa mifumo mingi mikubwa ya lugha.

Uwezo ulioboreshwa wa mfumo huu ni matokeo ya ujifunzaji mpana wa uimarishaji, pamoja na uboreshaji unaolengwa kwa changamoto za kisayansi na hisabati. Hii inajumuisha maeneo kama:

• Hisabati: Kutatua milinganyo changamano na kuelewa dhana za hisabati.
• Hoja za Kimantiki: Kutoa hitimisho kutoka kwa misingi iliyotolewa na kutambua makosa ya kimantiki.
• Sayansi: Kutumia kanuni za kisayansi na kuelewa fasihi ya kisayansi.
• Usimbaji: Kuzalisha na kutafsiri msimbo katika lugha mbalimbali za programu.

Maboresho haya yanaifanya Hunyuan T1 kuwa zana inayoweza kutumika kwa anuwai ya matumizi, kutoka kwa utafiti na maendeleo hadi uundaji wa maudhui na uchambuzi wa data.

Viwango na Utendaji

Hunyuan T1 imefanyiwa majaribio makali kwenye viwango mbalimbali vya sekta, ikionyesha utendaji wake bora.

Kwenye hifadhidata ya MMLU-PRO, kiwango kilichoimarishwa cha kutathmini mifumo mikubwa ya lugha, Hunyuan T1 ilipata alama 87.2. Hii inaiweka ya pili baada ya o1 ya OpenAI (89.3) na mbele ya GPT 4.5 ya OpenAI (86.1) na R1 ya DeepSeek (84).

Katika majaribio ya wazi ya kigezo yanayolenga maarifa ya Kichina na Kiingereza, pamoja na hisabati ya kiwango cha ushindani na hoja za kimantiki (k.m., CEval, AIME, na Zebra Logic), Hunyuan T1 ilifanya kazi mara kwa mara katika kiwango cha mifumo inayoongoza ya hoja. Hasa, alama yake ya hoja za kimantiki ilifikia 93.1 ya kuvutia, ikizidi mifumo iliyotajwa hapo juu.

Usanifu wa Ubunifu: Hunyuan Turbo S

Nguvu iliyo nyuma ya Hunyuan T1 iko katika usanifu wake wa kipekee, Hunyuan Turbo S. Usanifu huu unawakilisha muunganiko wa msingi wa mifumo ya Hybrid-Mamba-Transformer. Hii ni mara ya kwanza katika tasnia ambapo usanifu mseto wa Mamba umetumiwa bila hasara kwa mifumo mikubwa ya hoja.

Usanifu wa jadi wa Transformer, ingawa una nguvu, unakabiliwa na ugumu wa hesabu ambao huongezeka kwa usawa na urefu wa mfuatano. Usanifu wa Mamba, kwa upande mwingine, unatoa mbinu bora zaidi ya kushughulikia mfuatano mrefu. Kwa kuchanganya uwezo wa zote mbili, Hunyuan Turbo S inafikia upunguzaji mkubwa wa ugumu wa hesabu na matumizi ya kumbukumbu.

Hasa, usanifu unashughulikia changamoto zifuatazo:

• Ugumu wa Kikokotozi: Mbinu mseto hupunguza mzigo wa kikokotozi unaohusishwa na miundo ya jadi ya Transformer, haswa kwa mfuatano mrefu.
• Matumizi ya Kumbukumbu ya KV-Cache: Usanifu hupunguza alama ya kumbukumbu ya Key-Value Cache (KV-Cache), sehemu muhimu katika mifumo ya Transformer.
• Gharama za Mafunzo na Hoja: Mahitaji yaliyopunguzwa ya kikokotozi na kumbukumbu yanatafsiriwa kuwa gharama za chini sana kwa mafunzo na kupeleka mfumo.

Kumudu Hoja za Maandishi Marefu

Usanifu wa Hunyuan T1 unatoa faida tofauti katika uwanja wa hoja za maandishi marefu. Mifumo mingi mikubwa ya lugha inapambana na masuala kama vile upotevu wa muktadha na utegemezi wa habari wa umbali mrefu wakati wa kushughulika na mfuatano mrefu wa maandishi. Hunyuan T1 inapunguza changamoto hizi kwa ufanisi.

Uwezo muhimu katika hoja za maandishi marefu ni pamoja na:

• Uhifadhi wa Muktadha: Mfumo hudumisha uelewa thabiti wa muktadha katika maandishi marefu, kuzuia upotevu wa habari.
• Utegemezi wa Habari wa Umbali Mrefu: Hunyuan T1 inaweza kufuatilia kwa usahihi na kuhusisha habari katika sehemu za mbali za maandishi.
• Imeboreshwa kwa Mfuatano Mrefu: Usanifu mseto wa Mamba umeundwa mahsusi kwa ajili ya kuchakata mfuatano mrefu, kupunguza matumizi ya rasilimali huku ukihifadhi uwezo wa kunasa utegemezi wa masafa marefu.

Ongezeko la 2x la kasi ya usimbaji, lililopatikana kwa idadi sawa ya vigezo vya uanzishaji, ni matokeo ya moja kwa moja ya uboreshaji huu wa usanifu.

Mazingira ya Ushindani na Athari za Ulimwengu Halisi

Kabla ya uzinduzi rasmi wa Hunyuan T1, mfumo wa Hunyuan wa Tencent ulionekana kwenye Chatbot Arena, jukwaa maarufu la ng’ambo kwa mashindano makubwa ya mifumo. Ilipata nafasi kati ya 15 bora duniani, ikionyesha ushindani wake katika jukwaa la kimataifa.

Tofauti na tathmini nyingine nyingi, Chatbot Arena inategemea maoni kutoka kwa watumiaji wa mwisho. Watumiaji huingiliana bila kujulikana na mifumo mingi na kupiga kura kwa ile wanayoona kuwa bora. Hii inaunda ubao wa wanaoongoza kulingana na mapendeleo ya mtumiaji, ikitoa tathmini ya ulimwengu halisi ya utendaji wa mfumo.

Kuimarisha zaidi nafasi yake katika soko la China, mfumo wa Tencent Hunyuan ulipata nafasi ya pili kati ya mifumo ya msingi katika ‘Ripoti ya Machi ya Tathmini ya Mfumo Mkubwa wa Kichina ya SuperCLUE’. Nafasi hii inasisitiza nguvu yake ya kina na kuiweka imara ndani ya daraja la juu la mifumo mikubwa ya ndani.

Bei na Upatikanaji

Bei imeundwa kama ifuatavyo:

• Bei ya Kuingiza: Yuan 1 kwa kila tokeni milioni.
• Bei ya Kutoa: Yuan 4 kwa kila tokeni milioni.

Maelezo ya Kina ya Usanifu wa Hunyuan Turbo S

Usanifu wa Hunyuan Turbo S unachanganya uwezo wa mifumo ya Transformer na Mamba, na kuunda mbinu mseto ambayo inafanya vyema katika ufanisi na ushughulikiaji wa utegemezi wa masafa marefu. Hebu tuchunguze kwa undani zaidi:

Usanifu wa Transformer:

Usanifu wa Transformer, ulioletwa katika karatasi ya msingi ‘Attention is All You Need,’ ulileta mapinduzi katika usindikaji wa lugha asilia. Sehemu yake kuu ni utaratibu wa kujizingatia, ambao unaruhusu mfumo kupima umuhimu wa maneno tofauti katika mfuatano wakati wa kuchakata habari.

• Kujizingatia: Utaratibu huu huwezesha mfumo kunasa uhusiano kati ya maneno, bila kujali umbali wao ndani ya mfuatano. Huhesabu uzani wa umakini, unaowakilisha umuhimu wa kila neno kwa kila neno lingine.
• Umakini wa Vichwa Vingi: Transformer kwa kawaida hutumia vichwa vingi vya umakini, ikiruhusu mfumo kujifunza aina tofauti za uhusiano kati ya maneno.
• Mitandao ya Kulisha-Mbele: Baada ya utaratibu wa umakini, mitandao ya kulisha-mbele huchakata habari zaidi, ikiongeza kutokuwa na mstari na utata kwa mfumo.
• Usimbaji wa Nafasi: Kwa kuwa Transformer haielewi asili ya mpangilio wa maneno, usimbaji wa nafasi huongezwa kwenye upachikaji wa ingizo ili kutoa habari kuhusu nafasi ya kila neno katika mfuatano.

Ingawa ina nguvu, utaratibu wa kujizingatia wa Transformer una ugumu wa kikokotozi wa O(n^2), ambapo n ni urefu wa mfuatano. Hii inamaanisha kuwa kadiri urefu wa mfuatano unavyoongezeka, gharama ya kikokotozi inakua kwa usawa, na kuwa kikwazo kwa usindikaji wa maandishi marefu sana.

Usanifu wa Mamba:

Mamba ni usanifu wa hivi karibuni zaidi ambao unashughulikia mapungufu ya kikokotozi ya Transformer, haswa kwa mfuatano mrefu. Inategemea Mfumo wa Nafasi ya Hali (SSM), mfumo wenye nguvu wa kuiga data ya mfuatano.

• Mfumo wa Nafasi ya Hali (SSM): SSMs zinawakilisha mfuatano kama mfululizo wa hali zilizofichwa, ambapo kila hali inategemea hali ya awali na ingizo la sasa. Hii inaruhusu mfumo kunasa kwa ufanisi utegemezi wa masafa marefu.
• Nafasi za Hali Teule: Mamba inaleta utaratibu wa uteuzi ambao unaruhusu mfumo kueneza au kutupa habari kwa kuchagua kupitia hali zilizofichwa. Hii inaboresha zaidi ufanisi na inaruhusu mfumo kuzingatia sehemu muhimu zaidi za mfuatano.
• Algorithm Inayofahamu Vifaa: Mamba imeundwa kwa kuzingatia ufanisi wa vifaa, ikitumia uwezo wa usindikaji sambamba ili kuharakisha ukokotoaji.

Ugumu wa kikokotozi wa Mamba ni O(n), ambayo ni ya mstari kwa heshima na urefu wa mfuatano. Hii inafanya kuwa bora zaidi kuliko Transformer kwa mfuatano mrefu.

Hybrid-Mamba-Transformer:

Hunyuan Turbo S inachanganya uwezo wa usanifu zote mbili:

• Utegemezi wa Masafa Mafupi: Sehemu ya Transformer inafanya vyema katika kunasa utegemezi wa masafa mafupi na uhusiano changamano kati ya maneno ndani ya muktadha wa karibu.
• Utegemezi wa Masafa Marefu: Sehemu ya Mamba inashughulikia kwa ufanisi utegemezi wa masafa marefu, ikiruhusu mfumo kudumisha muktadha na kufuatilia habari katika sehemu za mbali za maandishi.
• Mbinu Mseto: Usanifu hizi mbili zimeunganishwa kwa njia ambayo inaziruhusu kukamilishana. Njia maalum ya ujumuishaji inaweza kuhusisha kubadilisha safu za Transformer na Mamba, au kutumia Mamba kuchakata matokeo ya safu za Transformer, au usanidi mwingine mseto.
• Utumizi usio na hasara: Inatumika bila hasara, kumaanisha kuwa hakuna uwezo wa asili kutoka kwa mfumo wowote unaopotea.

Mbinu hii mseto inaruhusu Hunyuan T1 kufikia usahihi wa juu na ufanisi, na kuifanya kuwa mfumo wenye nguvu na unaoweza kutumika kwa anuwai ya kazi za usindikaji wa lugha asilia. Maelezo maalum ya ujumuishaji ni ya umiliki wa Tencent, lakini kanuni ya msingi ni kutumia uwezo wa Transformer na Mamba kuunda mfumo bora zaidi.