Kimi-VL: AI ทรงพลัง ประหยัดพลังงานจาก Moonshot AI

Moonshot AI สตาร์ทอัพสัญชาติจีน ได้เปิดตัวโมเดล AI แบบโอเพนซอร์สใหม่ล่าสุดที่กำลังสร้างกระแสในวงการ โมเดลนี้มีชื่อว่า Kimi-VL ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลหลากหลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นรูปภาพ ข้อความ และวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งที่ทำให้ Kimi-VL แตกต่างคือความสามารถในการจัดการเอกสารขนาดยาว การมีส่วนร่วมในการให้เหตุผลที่ซับซ้อน และการทำความเข้าใจส่วนติดต่อผู้ใช้ ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้ในขณะที่ยังคงขนาดที่ค่อนข้างเล็ก

Kimi-VL: ประสิทธิภาพผ่านสถาปัตยกรรม

จากข้อมูลของ Moonshot AI ประสิทธิภาพของ Kimi-VL มาจากการใช้สถาปัตยกรรมแบบ Mixture-of-Experts (MoE) การออกแบบนี้ช่วยให้โมเดลสามารถเปิดใช้งานเฉพาะส่วนที่จำเป็นของพารามิเตอร์สำหรับแต่ละงานเท่านั้น ซึ่งนำไปสู่การประหยัดพลังงานในการประมวลผลได้อย่างมาก ด้วยพารามิเตอร์ที่ใช้งานเพียง 2.8 พันล้านพารามิเตอร์ Kimi-VL จึงสามารถบรรลุระดับประสิทธิภาพที่เทียบเคียงได้กับโมเดลขนาดใหญ่กว่ามากในการทดสอบมาตรฐานต่างๆ

โมเดล AI แบบดั้งเดิมมักต้องการทรัพยากรในการประมวลผลจำนวนมหาศาลเนื่องจากขนาดและความซับซ้อนของมัน สถาปัตยกรรม MoE ใน Kimi-VL นำเสนอแนวทางที่คล่องตัวกว่า ช่วยให้ประมวลผลได้เร็วขึ้นและลดการใช้พลังงานลง ประสิทธิภาพนี้ทำให้ Kimi-VL เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการใช้งานบนอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร และในแอปพลิเคชันที่ต้องการประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

ผลกระทบของการเลือกสถาปัตยกรรมนี้มีนัยสำคัญ โดยการเปิดใช้งานเฉพาะส่วนที่จำเป็นของโมเดลเท่านั้น Kimi-VL จะหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง แนวทางที่มุ่งเน้นนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการมุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของข้อมูลนำเข้า

ขยาย Context Window

หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นของ Kimi-VL คือ Context Window ขนาดใหญ่ถึง 128,000 โทเค็น Context Window ที่กว้างขวางนี้ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลหนังสือทั้งเล่มหรือบทความวิดีโอขนาดยาวได้ ซึ่งเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับแอปพลิเคชัน AI ในด้านต่างๆ เช่น การศึกษา ความบันเทิง และการวิจัย Moonshot AI รายงานว่า Kimi-VL ทำงานได้ดีอย่างต่อเนื่องในการทดสอบ เช่น LongVideoBench และ MMLongBench-Doc ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการเนื้อหาในรูปแบบยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความสามารถในการประมวลผลเอกสารขนาดยาวเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญในสถานการณ์จริงมากมาย ตัวอย่างเช่น Kimi-VL สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์สัญญาทางกฎหมาย งานวิจัย หรือคู่มือทางเทคนิคโดยไม่จำเป็นต้องแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ ความสามารถนี้ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามเท่านั้น แต่ยังช่วยให้โมเดลสามารถจับภาพความแตกต่างและความสัมพันธ์ระหว่างกันที่อาจพลาดไปเมื่อประมวลผลข้อมูลที่กระจัดกระจาย

นอกจากนี้ Context Window ที่ขยายยังช่วยเพิ่มความสามารถของ Kimi-VL ในการทำความเข้าใจบริบทโดยรวมของเนื้อหาชิ้นหนึ่ง สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลและการอนุมาน เนื่องจากโมเดลสามารถดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นเพื่อสรุปผลที่ถูกต้องและมีข้อมูลมากขึ้น

ความสามารถในการประมวลผลภาพ

ความสามารถในการประมวลผลภาพของ Kimi-VL ก็เป็นที่น่าสังเกตเช่นกัน แตกต่างจากระบบ AI บางระบบ Kimi-VL สามารถวิเคราะห์ภาพหน้าจอทั้งหมดหรือกราฟิกที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ ความสามารถนี้ช่วยให้โมเดลสามารถจัดการงานที่เกี่ยวข้องกับภาพได้หลากหลายมากขึ้น รวมถึงการวิเคราะห์ปัญหาภาพทางคณิตศาสตร์และการตีความโน้ตที่เขียนด้วยลายมือ

ความสามารถในการวิเคราะห์ภาพหน้าจอทั้งหมดมีประโยชน์อย่างยิ่งในแอปพลิเคชัน เช่น การทดสอบซอฟต์แวร์และการออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้ Kimi-VL สามารถใช้เพื่อระบุข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกันในส่วนติดต่อซอฟต์แวร์ได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งให้ข้อเสนอแนะและข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าแก่ผู้พัฒนา

ความสามารถของโมเดลในการจัดการปัญหาภาพทางคณิตศาสตร์และโน้ตที่เขียนด้วยลายมือแสดงให้เห็นถึงความสามารถรอบด้านยิ่งขึ้น ความสามารถเหล่านี้สามารถใช้เพื่อพัฒนาเครื่องมือทางการศึกษาที่สามารถให้คะแนนงานของนักเรียนได้โดยอัตโนมัติ หรือสร้างเทคโนโลยีช่วยเหลือที่สามารถช่วยให้ผู้พิการเข้าถึงและโต้ตอบกับสื่อสิ่งพิมพ์ได้ ในการทดสอบหนึ่ง Kimi-VL วิเคราะห์ต้นฉบับที่เขียนด้วยลายมือ ระบุการอ้างอิงถึง Albert Einstein และอธิบายความเกี่ยวข้อง ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำความเข้าใจเนื้อหาที่ซับซ้อนและสร้างการเชื่อมต่อที่มีความหมาย

ผู้ช่วยซอฟต์แวร์

Kimi-VL ยังสามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยซอฟต์แวร์ ตีความส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก และทำให้งานดิจิทัลเป็นไปโดยอัตโนมัติ จากข้อมูลของ Moonshot AI Kimi-VL ทำงานได้ดีกว่าระบบอื่นๆ มากมาย รวมถึง GPT-4o ในการทดสอบที่นำทางเมนูเบราว์เซอร์หรือเปลี่ยนการตั้งค่า

แอปพลิเคชันที่มีศักยภาพของ Kimi-VL ในฐานะผู้ช่วยซอฟต์แวร์นั้นมีมากมาย สามารถใช้เพื่อทำให้งานที่ซ้ำซากจำเจเป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การกรอกแบบฟอร์มหรือการนัดหมาย ทำให้ผู้ใช้มีเวลาไปทำกิจกรรมที่สำคัญกว่า นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อให้ความช่วยเหลือส่วนบุคคลแก่ผู้ใช้ที่ไม่คุ้นเคยกับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์หรือส่วนติดต่อดิจิทัลบางอย่าง

ความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจและโต้ตอบกับส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกเป็นตัวเปิดใช้งานที่สำคัญสำหรับแอปพลิเคชันเหล่านี้ ด้วยการตีความองค์ประกอบภาพและตรรกะพื้นฐานของส่วนติดต่อผู้ใช้ Kimi-VL สามารถดำเนินการในนามของผู้ใช้ โดยทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยดิจิทัลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ

เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลโอเพนซอร์สอื่นๆ เช่น Qwen2.5-VL-7B และ Gemma-3-12B-IT ดูเหมือนว่า Kimi-VL จะมีประสิทธิภาพมากกว่า จากข้อมูลของ Moonshot AI มีผลงานนำหน้าใน 19 จาก 24 เกณฑ์มาตรฐาน แม้จะทำงานโดยมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานน้อยกว่ามาก มีรายงานว่าในการทดสอบ MMBench-EN และ AI2D มีคะแนนเท่ากับหรือดีกว่าที่เห็นได้ทั่วไปจากโมเดลเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่กว่า

เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพเหล่านี้เน้นย้ำถึงความสามารถของ Kimi-VL ในการบรรลุผลลัพธ์ที่สามารถแข่งขันได้โดยใช้ทรัพยากรเพียงเล็กน้อยที่โมเดลอื่นๆ ต้องการ ประสิทธิภาพนี้ทำให้ Kimi-VL เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการปรับใช้โซลูชัน AI โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่มากเกินไป

ข้อเท็จจริงที่ว่า Kimi-VL สามารถจับคู่หรือเอาชนะประสิทธิภาพของโมเดลเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่กว่าได้ในเกณฑ์มาตรฐานบางอย่างนั้นน่าประทับใจเป็นพิเศษ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของแนวทางการฝึกอบรมของ Moonshot AI และศักยภาพสำหรับโมเดลที่มีขนาดเล็กกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าในการมีบทบาทสำคัญในอนาคตของ AI

แนวทางการฝึกอบรม

Moonshot AI อ้างถึงประสิทธิภาพของ Kimi-VL ส่วนใหญ่ว่าเป็นผลมาจากแนวทางการฝึกอบรม นอกเหนือจากการปรับแต่งภายใต้การดูแลแบบมาตรฐานแล้ว Kimi-VL ยังใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังอีกด้วย Kimi-VL-Thinking รุ่นพิเศษได้รับการฝึกฝนให้ผ่านขั้นตอนการให้เหตุผลที่ยาวนานขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานที่ต้องใช้ความคิดที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์

การปรับแต่งภายใต้การดูแลเป็นเทคนิคทั่วไปสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI แต่การเพิ่มการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นการปรับปรุงที่โดดเด่น การเรียนรู้แบบเสริมกำลังช่วยให้โมเดลเรียนรู้จากประสบการณ์ของตัวเอง ปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจและแก้ปัญหาเมื่อเวลาผ่านไป

การพัฒนา Kimi-VL-Thinking ซึ่งเป็นโมเดลเวอร์ชันพิเศษที่ได้รับการฝึกฝนให้ผ่านขั้นตอนการให้เหตุผลที่ยาวนานขึ้น แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ Moonshot AI ในด้านนวัตกรรม แนวทางที่มุ่งเป้าหมายนี้ส่งผลให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอย่างมากในงานที่ต้องใช้ความคิดที่ซับซ้อน เช่น การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์

ข้อจำกัดและแผนในอนาคต

Kimi-VL ไม่ได้ปราศจากข้อจำกัด ขนาดปัจจุบันจำกัดประสิทธิภาพในงานที่ต้องใช้ภาษาอย่างเข้มข้นหรืองานเฉพาะกลุ่ม และยังคงเผชิญกับความท้าทายทางเทคนิคกับบริบทที่ยาวมาก แม้จะมี Context Window ที่ขยายแล้วก็ตาม

แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ Kimi-VL แสดงถึงก้าวสำคัญไปข้างหน้าในการพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้หลากหลาย ในขณะที่ Moonshot AI ยังคงปรับปรุงแนวทางการฝึกอบรมและขยายขีดความสามารถของโมเดลต่อไป มีแนวโน้มว่า Kimi-VL จะกลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังยิ่งขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

Moonshot AI วางแผนที่จะพัฒนารุ่นโมเดลที่ใหญ่ขึ้น รวมข้อมูลการฝึกอบรมมากขึ้น และปรับปรุงการปรับแต่ง บริษัทฯ ตั้งเป้าหมายระยะยาวในการสร้าง ‘ระบบที่มีประสิทธิภาพแต่ประหยัดทรัพยากร’ ที่เหมาะสำหรับการใช้งานจริงในการวิจัยและอุตสาหกรรม เป้าหมายเหล่านี้ตอกย้ำถึงความมุ่งมั่นของ Moonshot AI ในการผลักดันขอบเขตของเทคโนโลยี AI และพัฒนาโซลูชันที่สามารถสร้างผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง การมุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบที่ประหยัดทรัพยากรเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากทำให้มั่นใจได้ว่าเทคโนโลยี AI สามารถนำไปใช้ในลักษณะที่ยั่งยืนและเข้าถึงได้

อนาคตของ AI มีแนวโน้มที่จะถูกกำหนดโดยโมเดลที่มีทั้งประสิทธิภาพและประสิทธิผล และ Moonshot AI อยู่ในตำแหน่งที่ดีในการเป็นผู้นำในด้านนี้ ด้วยสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรม เทคนิคการฝึกอบรมขั้นสูง และความมุ่งมั่นในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง Kimi-VL เป็นตัวอย่างที่น่าหวังของสิ่งที่จะประสบความสำเร็จได้เมื่อมีการรวมเอาความเฉลียวฉลาดและความมุ่งมั่นเข้าด้วยกัน ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาต่อไป โมเดลเช่น Kimi-VL จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการกำหนดอนาคตของเทคโนโลยีและสังคม