டென்சென்ட்டின் ஹன்யுவான்-T1: AI பகுத்தறிவு களத்தில் ஒரு புதிய போட்டியாளர்

டெவலப்மென்ட் அப்ரோச்: ரீஇன்போர்ஸ்மென்ட் லேர்னிங் மற்றும் ஹ்யூமன் அலைன்மென்ட்

Hunyuan-T1-யின் உருவாக்கம், மற்ற பெரிய பகுத்தறிவு மாதிரிகளைப் போலவே, ரீஇன்போர்ஸ்மென்ட் லேர்னிங்கை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. இந்த நுட்பம், சோதனை மற்றும் பிழை மூலம் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்குகிறது, சரியான செயல்களுக்கு வெகுமதிகளையும் தவறான செயல்களுக்கு அபராதங்களையும் பெறுவதன் மூலம் உகந்த உத்திகளைக் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. டென்சென்ட் தனது போஸ்ட்-ட்ரைனிங் கம்ப்யூட்டிங் பவரில் கணிசமான பகுதியை—துல்லியமாக 96.7%—மாதிரியின் லாஜிக்கல் ரீசனிங் திறன்களைச் செம்மைப்படுத்தவும், மனித விருப்பங்களுடன் அதைச் சீரமைக்கவும் அர்ப்பணித்தது. மனித சீரமைப்பில் இந்த முக்கியத்துவம், மாதிரியின் வெளியீடுகள் தர்க்கரீதியாக சரியாக இருப்பது மட்டுமல்லாமல், மனித பயனர்களுக்கு பொருத்தமானதாகவும் பயனுள்ளதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்வதற்கு முக்கியமானது.

பெஞ்ச்மார்க்கிங் Hunyuan-T1: காம்பெடிஷனுக்கு எதிராக அளவிடுதல்

Hunyuan-T1-யின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு, டென்சென்ட் அதை தொடர்ச்சியான கடுமையான பெஞ்ச்மார்க் சோதனைகளுக்கு உட்படுத்தியது, அதன் முடிவுகளை OpenAI-யின் தயாரிப்புகள் உட்பட முன்னணி மாடல்களுடன் ஒப்பிட்டது.

MMLU-PRO: அறிவின் பரந்த சோதனை

பயன்படுத்தப்பட்ட ஒரு முக்கிய பெஞ்ச்மார்க் MMLU-PRO ஆகும், இது 14 மாறுபட்ட பாடப் பகுதிகளில் ஒரு மாதிரியின் புரிதலை மதிப்பிடுகிறது. Hunyuan-T1 இந்த சோதனையில் 87.2 புள்ளிகள் என்ற ஈர்க்கக்கூடிய மதிப்பெண்ணைப் பெற்றது, OpenAI-யின் o1-க்கு பின்னால் இரண்டாவது இடத்தைப் பிடித்தது. இது மாதிரியின் வலுவான பொது அறிவுத் தளத்தையும், அந்த அறிவை பரந்த அளவிலான கேள்விகளுக்குப் பயன்படுத்தும் திறனையும் நிரூபிக்கிறது.

GPQA-Diamond: அறிவியல் பகுத்தறிவை அளவிடுதல்

அறிவியல் பகுத்தறிவுக்கு, Hunyuan-T1 GPQA-diamond பெஞ்ச்மார்க்கைப் பயன்படுத்தி சோதிக்கப்பட்டது. இது 69.3 புள்ளிகளைப் பெற்றது, இது அறிவியல் கருத்துகளைப் பற்றிய உறுதியான புரிதலையும் சிக்கலான அறிவியல் சிக்கல்களைப் பகுத்தறியும் திறனையும் குறிக்கிறது.

MATH-500: கணிதத்தில் சிறந்து விளங்குதல்

டென்சென்ட் மாதிரியின் கணிதத்தில் விதிவிலக்கான செயல்திறனை எடுத்துக்காட்டுகிறது. MATH-500 பெஞ்ச்மார்க்கில், Hunyuan-T1 96.2 புள்ளிகள் என்ற குறிப்பிடத்தக்க மதிப்பெண்ணைப் பெற்றது, Deepseek-R1-ஐ விட சற்றே குறைவு. இந்த முடிவு, மாதிரி மேம்பட்ட கணித திறன்களைக் கொண்டுள்ளது என்பதைக் குறிக்கிறது, இது பல்வேறு சவாலான கணித சிக்கல்களைத் தீர்க்க உதவுகிறது.

பிற குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன்கள்

இந்த முக்கிய பெஞ்ச்மார்க்குகளுக்கு அப்பால், Hunyuan-T1 மற்ற சோதனைகளிலும் வலுவான செயல்திறனை வழங்கியது, அவற்றுள்:

• LiveCodeBench: 64.9 புள்ளிகள்
• ArenaHard: 91.9 புள்ளிகள்

இந்த மதிப்பெண்கள் மாதிரியின் உயர்-செயல்திறன் கொண்ட AI பகுத்தறிவு அமைப்பாக அதன் நிலையை மேலும் உறுதிப்படுத்துகின்றன.

பயிற்சி உத்திகள்: கரிக்குலம் லேர்னிங் மற்றும் செல்ப்-ரிவார்டு

Hunyuan-T1-யின் செயல்திறனை மேம்படுத்த டென்சென்ட் பல புதுமையான பயிற்சி உத்திகளைப் பயன்படுத்தியது.

கரிக்குலம் லேர்னிங்: படிப்படியாக அதிகரிக்கும் சிரமம்

ஒரு முக்கிய அணுகுமுறை கரிக்குலம் லேர்னிங். இந்த நுட்பம் பயிற்சியின் போது மாதிரிக்கு வழங்கப்படும் பணிகளின் சிக்கலை படிப்படியாக அதிகரிப்பதை உள்ளடக்குகிறது. எளிமையான சிக்கல்களுடன் தொடங்கி படிப்படியாக மிகவும் சவாலானவற்றை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலம், மாதிரி மிகவும் திறமையாகவும் திறம்படவும் கற்றுக்கொள்ள முடியும். இந்த முறை மனிதர்கள் கற்றுக்கொள்ளும் விதத்தைப் பின்பற்றுகிறது, மேலும் மேம்பட்ட கருத்துகளைக் கையாள்வதற்கு முன் அறிவின் வலுவான அடித்தளத்தை உருவாக்குகிறது.

செல்ப்-ரிவார்டு சிஸ்டம்: மேம்பாட்டிற்கான அக மதிப்பீடு

டென்சென்ட் ஒரு தனித்துவமான செல்ப்-ரிவார்டு சிஸ்டம்மை செயல்படுத்தியது. இந்த அமைப்பில், மாதிரியின் முந்தைய பதிப்புகள் புதிய பதிப்புகளின் வெளியீடுகளை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்பட்டன. இந்த அக ஃபீட்பேக் லூப், மாதிரி அதன் பதில்களைத் தொடர்ந்து செம்மைப்படுத்தவும், காலப்போக்கில் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் அனுமதித்தது. அதன் சொந்த கடந்தகால மறு செய்கைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், Hunyuan-T1 அதன் தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும், வெளிப்புற ஃபீட்பேக்கை மட்டுமே நம்பாமல் மேம்படுத்துவதற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காணவும் முடிந்தது.

டிரான்ஸ்பார்மர் மாம்பா ஆர்க்கிடெக்சர்: வேகம் மற்றும் செயல்திறன்

Hunyuan-T1 டிரான்ஸ்பார்மர் மாம்பா ஆர்க்கிடெக்சர்ரில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த ஆர்க்கிடெக்சர், டென்சென்ட்டின் கூற்றுப்படி, நீண்ட உரைகளைச் செயலாக்குவதில் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகிறது. ஒப்பிடக்கூடிய சூழ்நிலைகளில் வழக்கமான மாடல்களை விட இரண்டு மடங்கு வேகமாக நீண்ட உரைகளைச் செயலாக்க முடியும் என்று நிறுவனம் கூறுகிறது. இந்த மேம்படுத்தப்பட்ட செயலாக்க வேகம், விரைவான பதில்கள் அவசியமான நிகழ் உலக பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது. ஒரு மாதிரி தகவலை எவ்வளவு வேகமாகச் செயலாக்க முடியுமோ, அவ்வளவு திறமையாக அதை பல்வேறு பணிகளில் பயன்படுத்த முடியும், அதாவது சிக்கலான கேள்விகளுக்கு பதிலளிப்பது அல்லது விரிவான அறிக்கைகளை உருவாக்குவது.

கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் அணுகல்

டென்சென்ட் தனது டென்சென்ட் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் மூலம் Hunyuan-T1-ஐ கிடைக்கச் செய்துள்ளது. கூடுதலாக, மாதிரியின் டெமோ Hugging Face இல் அணுகக்கூடியது, இது மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களைப் பகிர்வதற்கும் ஒத்துழைப்பதற்கும் பிரபலமான பிளாட்ஃபார்ம் ஆகும். இந்த அணுகல்தன்மை டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மாதிரியின் திறன்களை ஆராயவும், அதை தங்கள் சொந்த பயன்பாடுகளில் ஒருங்கிணைக்கவும் அனுமதிக்கிறது.

பரந்த சூழல்: ஒரு மாறும் AI லேண்ட்ஸ்கேப்

Hunyuan-T1-யின் வெளியீடு மற்ற சீன தொழில்நுட்ப நிறுவனங்களின் இதேபோன்ற அறிவிப்புகளைப் பின்பற்றுகிறது. Baidu சமீபத்தில் தனது சொந்த o1-லெவல் மாடலை அறிமுகப்படுத்தியது, மேலும் Alibaba இதற்கு முன்பே அவ்வாறு செய்திருந்தது. இந்த முன்னேற்றங்கள் AI லேண்ட்ஸ்கேப்பின் வளர்ந்து வரும் போட்டித்தன்மையை எடுத்துக்காட்டுகின்றன, குறிப்பாக சீனாவில். Alibaba, Baidu மற்றும் Deepseek உள்ளிட்ட இந்த சீன நிறுவனங்களில் பல, ஓபன் சோர்ஸ் உத்திகளைப் பின்பற்றுகின்றன, அவற்றின் மாடல்களை பொதுவில் கிடைக்கச் செய்கின்றன. இது பெரும்பாலும் மேற்கத்திய AI நிறுவனங்களால் எடுக்கப்படும் மிகவும் மூடிய அணுகுமுறைக்கு முரணானது.

OpenAI-க்கு ஒரு இருத்தலியல் அச்சுறுத்தல்?

AI முதலீட்டாளரும் Google சீனாவின் முன்னாள் தலைவருமான Kai-Fu Lee, இந்த முன்னேற்றங்களை OpenAI-க்கு ஒரு ‘இருத்தலியல் அச்சுறுத்தல்’ என்று வகைப்படுத்தியுள்ளார். சீன AI நிறுவனங்களின் விரைவான முன்னேற்றம், அவற்றின் ஓபன் சோர்ஸ் அணுகுமுறையுடன் இணைந்து, இந்ததுறையில் OpenAI-யின் ஆதிக்கத்திற்கு சவால் விடக்கூடும். அதிகரித்த போட்டி மேலும் கண்டுபிடிப்புகளைத் தூண்டும் மற்றும் இன்னும் சக்திவாய்ந்த AI மாடல்களின் வளர்ச்சியை துரிதப்படுத்தும்.

பெஞ்ச்மார்க்குகளின் வரம்புகள்: அக்யூரஸி ஸ்கோர்களுக்கு அப்பால்

பெஞ்ச்மார்க் சோதனைகள் ஒரு மாதிரியின் திறன்களைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்கினாலும், அவற்றின் வரம்புகளை அங்கீகரிப்பது முக்கியம். சிறந்த மாடல்கள் நிலையான பெஞ்ச்மார்க்குகளில் அதிக அக்யூரஸி ஸ்கோர்களை அடைவதால், அவற்றுக்கிடையேயான வேறுபாடுகள் குறைவான அர்த்தமுள்ளதாக மாறக்கூடும்.

BIG-Bench Extra Hard (BBEH): ஒரு புதிய சவால்

Google Deepmind இந்த சிக்கலைத் தீர்க்க BIG-Bench Extra Hard (BBEH) என்ற மிகவும் சவாலான பெஞ்ச்மார்க்கை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது. இந்த புதிய சோதனை சிறந்த மாடல்களின் வரம்புகளைக் கூட சோதிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. சுவாரஸ்யமாக, OpenAI-யின் சிறந்த செயல்திறன் கொண்ட o3-mini (high) கூட BBEH-ல் 44.8% அக்யூரஸியை மட்டுமே அடைந்தது.

செயல்திறனில் உள்ள வேறுபாடுகள்: Deepseek-R1-ன் நிலை

இதைவிட ஆச்சரியமானது Deepseek-R1-ன் செயல்திறன், இது மற்ற பெஞ்ச்மார்க்குகளில் வலுவான செயல்திறனைக் காட்டிய போதிலும், BBEH-ல் சுமார் 7% மட்டுமே எடுத்தது. இந்த குறிப்பிடத்தக்க முரண்பாடு, பெஞ்ச்மார்க் முடிவுகள் எப்போதும் ஒரு மாதிரியின் உண்மையான உலக செயல்திறனைப் பற்றிய முழுமையான படத்தை வழங்குவதில்லை என்பதை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.

பெஞ்ச்மார்க்குகளுக்கான ஆப்டிமைசேஷன்: ஒரு சாத்தியமான ஆபத்து

இந்த வேறுபாடுகளுக்கான ஒரு காரணம் என்னவென்றால், சில மாடல் டெவலப்பர்கள் தங்கள் மாடல்களை பெஞ்ச்மார்க் சோதனைகளுக்காக குறிப்பாக ஆப்டிமைஸ் செய்யலாம். இது செயற்கையாக உயர்த்தப்பட்ட ஸ்கோர்களுக்கு வழிவகுக்கும், அவை நடைமுறை பயன்பாடுகளில் மேம்பட்ட செயல்திறனாக மொழிபெயர்க்கப்பட வேண்டிய அவசியமில்லை.

குறிப்பிட்ட சவால்கள்: மொழி சிக்கல்கள்

சில சீன மாடல்கள் குறிப்பிட்ட சவால்களைக் காட்டியுள்ளன, அதாவது ஆங்கில பதில்களில் சீன எழுத்துக்களைச் செருகுவது. இது நிலையான பெஞ்ச்மார்க்குகளுக்கு அப்பால் கவனமாக மதிப்பீடு மற்றும் சோதனை செய்வதன் அவசியத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது, மாதிரிகள் வெவ்வேறு மொழிகள் மற்றும் சூழல்களில் வலுவானதாகவும் நம்பகமானதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

ஆழமான பார்வை: தாக்கங்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்

Hunyuan-T1 மற்றும் பிற மேம்பட்ட பகுத்தறிவு மாடல்களின் தோற்றம் பல்வேறு துறைகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது.

மேம்படுத்தப்பட்ட நேச்சுரல் லாங்குவேஜ் பிராசஸிங்

இந்த மாடல்கள் மிகவும் மேம்பட்ட நேச்சுரல் லாங்குவேஜ் பிராசஸிங் (NLP) பயன்பாடுகளை இயக்க முடியும். இதில் அடங்குபவை:

• மேம்படுத்தப்பட்ட சாட்போட்கள் மற்றும் விர்ச்சுவல் அசிஸ்டென்ட்கள்: Hunyuan-T1 போன்ற மாடல்கள் AI-ஆற்றல் கொண்ட அசிஸ்டென்ட்களுடன் மிகவும் இயல்பான மற்றும் ஈர்க்கக்கூடிய உரையாடல்களை செயல்படுத்த முடியும்.
• மிகவும் துல்லியமான மெஷின் டிரான்ஸ்லேஷன்: இந்த மாடல்கள் மொழிகளுக்கு இடையில் மிகவும் நுணுக்கமான மற்றும் துல்லியமான மொழிபெயர்ப்புகளை எளிதாக்கும்.
• மேம்பட்ட டெக்ஸ்ட் சம்மரைசேஷன் மற்றும் ஜெனரேஷன்: நீண்ட ஆவணங்களை தானாகச் சுருக்க அல்லது உயர் தர டெக்ஸ்ட் கன்டென்ட்டை உருவாக்க இவை பயன்படுத்தப்படலாம்.

துரிதப்படுத்தப்பட்ட அறிவியல் கண்டுபிடிப்பு

Hunyuan-T1 போன்ற மாடல்களின் வலுவான அறிவியல் பகுத்தறிவு திறன்கள் பல்வேறு அறிவியல் துறைகளில் ஆராய்ச்சியை துரிதப்படுத்த முடியும். அவை இதற்கு உதவலாம்:

• சிக்கலான டேட்டாசெட்களை பகுப்பாய்வு செய்தல்: மனித ஆராய்ச்சியாளர்களால் தவறவிடக்கூடிய பேட்டர்ன்கள் மற்றும் நுண்ணறிவுகளை அடையாளம் காணுதல்.
• ஹைப்போதீஸ்களைஉருவாக்குதல்: ஏற்கனவே உள்ள அறிவின் அடிப்படையில் புதிய ஆராய்ச்சி திசைகளை பரிந்துரைத்தல்.
• சோதனைகளை சிமுலேட் செய்தல்: சோதனைகளின் விளைவுகளை கணித்தல், விலையுயர்ந்த மற்றும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் பிசிக்கல் ட்ரையல்களின் தேவையை குறைத்தல்.

கல்வியில் புரட்சி

Hunyuan-T1-ன் கணிதத் திறன், MATH-500 பெஞ்ச்மார்க்கில் அதன் செயல்திறனால் நிரூபிக்கப்பட்டது, கல்வியை மாற்றுவதற்கான ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது. இது வழிவகுக்கலாம்:

• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல் தளங்கள்: தனிப்பட்ட மாணவர் தேவைகளுக்கு ஏற்ப மற்றும் வடிவமைக்கப்பட்ட அறிவுறுத்தல்களை வழங்குதல்.
• தானியங்கி டியூட்டரிங் சிஸ்டம்கள்: மாணவர்களுக்கு கணித சிக்கல்களில் உடனடி ஃபீட்பேக் மற்றும் வழிகாட்டுதலை வழங்குதல்.
• கணித ஆராய்ச்சிக்கான புதிய கருவிகள்: கணிதவியலாளர்களுக்கு சிக்கலான கருத்துகளை ஆராய்வதற்கும் சவாலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் உதவுதல்.

நெறிமுறை பரிசீலனைகள்

AI மாடல்கள் பெருகிய முறையில் சக்திவாய்ந்ததாக மாறும்போது, அவற்றின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலுடன் தொடர்புடைய நெறிமுறை பரிசீலனைகளை நிவர்த்தி செய்வது முக்கியம். இதில் அடங்குபவை:

• பயாஸ் மற்றும் ஃபேர்னஸ்: மாடல்கள் குறிப்பிட்ட குழுக்கள் அல்லது தனிநபர்களுக்கு எதிராக பாரபட்சமாக இல்லை என்பதை உறுதி செய்தல்.
• டிரான்ஸ்பேரன்ஸி மற்றும் எக்ஸ்பிளைனபிலிட்டி: மாடல்கள் எவ்வாறு தங்கள் முடிவுகளுக்கு வருகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் அவற்றின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளை மேலும் வெளிப்படையானதாக மாற்றுவது.
• பிரைவஸி மற்றும் செக்யூரிட்டி: இந்த மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் இயக்குவதற்கும் பயன்படுத்தப்படும் சென்சிட்டிவ் டேட்டாவைப் பாதுகாத்தல்.
• வேலை இழப்பு: AI-யின் வேலைவாய்ப்பில் ஏற்படக்கூடிய தாக்கத்தை நிவர்த்தி செய்தல் மற்றும் தொழிலாளர்களுக்கு நியாயமான மாற்றத்தை உறுதி செய்தல்.

AI ரீசனிங்கின் எதிர்காலம்

Hunyuan-T1 மற்றும் அதன் போட்டியாளர்களின் வளர்ச்சி AI ரீசனிங் துறையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியை முன்வைக்கிறது. இந்த மாடல்கள் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடையும் போது, அவை அறிவியல் ஆராய்ச்சி முதல் அன்றாட பயன்பாடுகள் வரை நம் வாழ்வின் பல்வேறு அம்சங்களில் பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும். டென்சென்ட், OpenAI, Baidu மற்றும் Alibaba போன்ற நிறுவனங்களுக்கு இடையிலான தொடர்ச்சியான போட்டி மேலும் கண்டுபிடிப்புகளைத் தூண்டும், AI-யால் சாத்தியமானவற்றின் எல்லைகளைத் தள்ளும். கவனம் வெறுமனே பெஞ்ச்மார்க்குகளில் அதிக மதிப்பெண்களைப் பெறுவதில் இருந்து மாறி, உண்மையிலேயே வலுவான, நம்பகமான மற்றும் சமூகத்திற்கு நன்மை பயக்கும் மாடல்களை உருவாக்குவதில் இருக்கும். இந்த மாடல்களின் சக்தியைப் பயன்படுத்துவதும், அவற்றின் சாத்தியமான அபாயங்களைக் குறைப்பதும், உலகின் மிகவும் அழுத்தமான சில சவால்களைத் தீர்க்க AI பொறுப்புடனும் நெறிமுறையுடனும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்வதும்தான் சவாலாக இருக்கும். நடந்து கொண்டிருக்கும் போட்டி தொழில்நுட்ப மேலாதிக்கத்தைப் பற்றியது மட்டுமல்ல, AI மனிதகுலத்திற்கு அர்த்தமுள்ள மற்றும் சமமான முறையில் சேவை செய்யும் எதிர்காலத்தை வடிவமைப்பதைப் பற்றியது.