Kimi-VL: สุดยอด AI มัลติโมดอล ประสิทธิภาพสูง

Moonshot AI สตาร์ทอัพจากจีน ได้เปิดตัวโมเดล AI โอเพนซอร์สชื่อ Kimi-VL ซึ่งสร้างความฮือฮาด้วยความสามารถที่โดดเด่นในการประมวลผลภาพ ข้อความ และวิดีโอ พร้อมทั้งรักษาประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม โมเดลนวัตกรรมนี้โดดเด่นด้วยความสามารถในการจัดการเอกสารจำนวนมาก มีส่วนร่วมในการให้เหตุผลที่ซับซ้อน และเข้าใจส่วนต่อประสานผู้ใช้ (User Interface) ทั้งหมดนี้อยู่ในสถาปัตยกรรมขนาดกะทัดรัด

สถาปัตยกรรมแห่งประสิทธิภาพ

จากข้อมูลของ Moonshot AI, Kimi-VL ใช้สถาปัตยกรรม mixture-of-experts (MoE) ซึ่งเป็นการออกแบบที่เปิดใช้งานเพียงส่วนน้อยของโมเดลสำหรับงานใดงานหนึ่ง การเปิดใช้งานแบบเลือกสรรนี้เป็นกุญแจสำคัญสู่ประสิทธิภาพ ด้วยพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่เพียง 2.8 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งน้อยกว่าจำนวนพารามิเตอร์ของระบบขนาดใหญ่กว่ามาก Kimi-VL จึงบรรลุระดับประสิทธิภาพที่เทียบเท่า และในบางกรณีเหนือกว่าระบบที่ใหญ่กว่ามากในการเปรียบเทียบมาตรฐานต่างๆ

แนวทาง mixture-of-experts ช่วยให้ Kimi-VL สามารถกระจายภาระการคำนวณไปยังเครือข่ายย่อยเฉพาะทาง ซึ่งแต่ละเครือข่ายได้รับการปรับแต่งเพื่อจัดการกับงานประเภทเฉพาะ การเชี่ยวชาญพิเศษนี้ช่วยให้โมเดลสามารถมุ่งเน้นทรัพยากรในที่ที่จำเป็นที่สุด ส่งผลให้เวลาในการประมวลผลเร็วขึ้นและการใช้พลังงานลดลง

บริบทคือราชา: พลังของ 128,000 โทเค็น

หนึ่งในคุณสมบัติที่น่าประทับใจที่สุดของ Kimi-VL คือหน้าต่างบริบทที่กว้างขวางถึง 128,000 โทเค็น หน้าต่างที่สำคัญนี้ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลหนังสือทั้งเล่ม บทสนทนาวิดีโอขนาดยาว หรือเอกสารที่ซับซ้อนโดยไม่สูญเสียข้อมูลสำคัญ Moonshot AI รายงานว่า Kimi-VL ได้คะแนนสูงอย่างต่อเนื่องในการทดสอบเช่น LongVideoBench และ MMLongBench-Doc ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการรักษาความสอดคล้องและความถูกต้องเมื่อป้อนข้อมูลที่ยาวนาน

ความสามารถในการจัดการบริบทที่ยาวนานเช่นนี้มีค่าอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันเช่น:

• การสรุปเอกสาร: Kimi-VL สามารถสรุปเอกสารขนาดใหญ่ให้เป็นบทสรุปที่กระชับโดยไม่สูญเสียรายละเอียดที่สำคัญ
• การตอบคำถาม: โมเดลสามารถตอบคำถามที่ซับซ้อนโดยอิงจากข้อมูลที่อยู่ในข้อความยาวๆ
• การสร้างเนื้อหา: Kimi-VL สามารถสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องและน่าสนใจโดยอิงจากเนื้อหาต้นฉบับจำนวนมาก

หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ยังช่วยให้ Kimi-VL สามารถทำงานให้เหตุผลที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เนื่องจากสามารถพิจารณาข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้นเมื่อทำการอนุมานหรือสรุปผล

ความสามารถในการประมวลผลภาพ: เห็นแล้วเชื่อ

ความสามารถในการประมวลผลภาพของ Kimi-VL เป็นอีกด้านหนึ่งที่โมเดลนี้โดดเด่น ต่างจากบางระบบที่ต้องแบ่งภาพออกเป็นชิ้นเล็กๆ Kimi-VL สามารถวิเคราะห์ภาพหน้าจอทั้งหมดหรือกราฟิกที่ซับซ้อนทั้งหมดได้ แนวทางแบบองค์รวมนี้ช่วยให้โมเดลสามารถจับความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่างๆ ภายในภาพ ซึ่งนำไปสู่การตีความที่แม่นยำและละเอียดอ่อนยิ่งขึ้น

ความสามารถในการประมวลผลภาพของโมเดลครอบคลุมถึงงานที่หลากหลาย รวมถึง:

• การจดจำวัตถุ: Kimi-VL สามารถระบุและจัดประเภทวัตถุภายในภาพได้
• ความเข้าใจฉาก: โมเดลสามารถตีความฉากโดยรวมที่แสดงในภาพ รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุและสภาพแวดล้อม
• การจดจำข้อความ: Kimi-VL สามารถดึงข้อความจากภาพ เช่น บันทึกที่เขียนด้วยลายมือ หรือเอกสาร
• ปัญหาภาพทางคณิตศาสตร์: โมเดลสามารถแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่นำเสนอในรูปแบบภาพได้

ในการทดสอบที่น่าสังเกตครั้งหนึ่ง Kimi-VL วิเคราะห์ต้นฉบับที่เขียนด้วยลายมือ ระบุการอ้างอิงถึง Albert Einstein และอธิบายความเกี่ยวข้องของพวกเขา นี่แสดงให้เห็นถึงความสามารถของโมเดลในการรวมการประมวลผลภาพเข้ากับความเข้าใจภาษาธรรมชาติเพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลภาพที่ซับซ้อน

ผู้ช่วยซอฟต์แวร์: การทำให้โลกดิจิทัลเป็นอัตโนมัติ

นอกเหนือจากความสามารถในการประมวลผลภาพและข้อความแล้ว Kimi-VL ยังทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยซอฟต์แวร์ ซึ่งสามารถตีความส่วนต่อประสานผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) และทำให้งานดิจิทัลเป็นอัตโนมัติ ความสามารถนี้เปิดโอกาสให้แอปพลิเคชันที่เป็นไปได้มากมาย เช่น:

• การทดสอบอัตโนมัติ: Kimi-VL สามารถใช้เพื่อทดสอบแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์โดยอัตโนมัติโดยการโต้ตอบกับ GUI
• ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA): โมเดลสามารถทำให้งานที่ซ้ำซากจำเจที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์เป็นอัตโนมัติ
• ความเข้าใจส่วนต่อประสานผู้ใช้: Kimi-VL สามารถวิเคราะห์ส่วนต่อประสานผู้ใช้เพื่อระบุปัญหาด้านการใช้งานที่อาจเกิดขึ้นและแนะนำการปรับปรุง

Moonshot AI อ้างว่าในการทดสอบที่โมเดลนำทางเมนูเบราว์เซอร์หรือเปลี่ยนการตั้งค่า มันมีประสิทธิภาพเหนือกว่าระบบอื่นๆ มากมาย รวมถึง GPT-4o สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่า Kimi-VL มีความเข้าใจอย่างมากเกี่ยวกับวิธีการทำงานของส่วนต่อประสานซอฟต์แวร์ และสามารถโต้ตอบกับส่วนต่อประสานเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะ

ความยอดเยี่ยมในการเปรียบเทียบมาตรฐาน: ประสิทธิภาพเหนือคู่แข่ง

เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลโอเพนซอร์สอื่นๆ เช่น Qwen2.5-VL-7B และ Gemma-3-12B-IT, Kimi-VL ดูเหมือนจะมีประสิทธิภาพมากกว่าอย่างเห็นได้ชัด จากข้อมูลของ Moonshot AI มันเป็นผู้นำใน 19 จาก 24 เกณฑ์มาตรฐาน แม้ว่าจะทำงานด้วยพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่น้อยกว่ามากก็ตาม ใน MMBench-EN และ AI2D มีรายงานว่าตรงหรือดีกว่าคะแนนที่มักพบจากโมเดลเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่กว่า

ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมและวิธีการฝึกอบรมของ Kimi-VL ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพและความเชี่ยวชาญ Moonshot AI ได้สร้างโมเดลที่สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่น่าประทับใจด้วยทรัพยากรที่จำกัด

เทคนิคการฝึกอบรม: สูตรลับ

Moonshot AI ให้เครดิตประสิทธิภาพของ Kimi-VL ส่วนใหญ่เป็นผลมาจากแนวทางการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรม นอกเหนือจากการปรับแต่งแบบ supervised fine-tuning มาตรฐานแล้ว โมเดลยังใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานที่ซับซ้อน เวอร์ชันพิเศษที่เรียกว่า Kimi-VL-Thinking ได้รับการฝึกฝนให้ดำเนินการผ่านขั้นตอนการให้เหตุผลที่ยาวนานขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานที่ต้องใช้ความคิดที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์

Supervised fine-tuning เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ โดยแต่ละตัวอย่างประกอบด้วยอินพุตและเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต และสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำ

ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลให้ตัดสินใจในสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มสัญญาณรางวัลให้สูงสุด แนวทางนี้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลและการตัดสินใจที่ซับซ้อน เนื่องจากช่วยให้โมเดลเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก

ด้วยการรวม supervised fine-tuning เข้ากับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง Moonshot AI ได้สร้างโมเดลที่ทั้งแม่นยำและปรับตัวได้

ข้อจำกัดและทิศทางในอนาคต

แม้ว่าจะมีขีดความสามารถที่น่าประทับใจ แต่ Kimi-VL ก็ไม่ได้ปราศจากข้อจำกัด ขนาดปัจจุบันจำกัดประสิทธิภาพในการทำงานที่ใช้ภาษาอย่างเข้มข้น หรือเฉพาะกลุ่ม และยังคงเผชิญกับความท้าทายทางเทคนิคกับบริบทที่ยาวมาก แม้จะมีหน้าต่างบริบทที่ขยายใหญ่ขึ้นก็ตาม

อย่างไรก็ตาม Moonshot AI มุ่งมั่นที่จะแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้และปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น บริษัทวางแผนที่จะพัฒนารุ่นโมเดลที่ใหญ่ขึ้น รวมข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มเติม และปรับปรุงเทคนิคการปรับแต่ง

เป้าหมายระยะยาวที่ระบุไว้ของ Moonshot AI คือการสร้าง “ระบบที่มีประสิทธิภาพแต่ประหยัดทรัพยากร” ที่เหมาะสำหรับการใช้งานจริงในการวิจัยและอุตสาหกรรม วิสัยทัศน์นี้สอดคล้องกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับโมเดล AI ที่สามารถมอบประสิทธิภาพสูงโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก

ประเด็นสำคัญ

• Kimi-VL เป็นโมเดล AI โอเพนซอร์สจาก Moonshot AI ที่ประมวลผลภาพ ข้อความ และวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าคู่แข่งรายใหญ่กว่า
• โมเดลมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลที่คล้ายกันใน 19 จาก 24 เกณฑ์มาตรฐาน โดยมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่เพียง 2.8 พันล้านพารามิเตอร์
• Kimi-VL มีหน้าต่างบริบท 128,000 โทเค็น ทำให้สามารถจัดการหนังสือทั้งเล่ม วิดีโอขนาดยาว ภาพความละเอียดสูงโดยไม่ต้องแบ่งออก งานภาพทางคณิตศาสตร์ และการจดจำบันทึกที่เขียนด้วยลายมือ
• Kimi-VL ใช้สถาปัตยกรรม mixture-of-experts และวิธีการฝึกอบรมขั้นสูง เช่น supervised fine-tuning และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
• โมเดลนี้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในฐานะผู้ช่วยซอฟต์แวร์สำหรับการตีความส่วนต่อประสานผู้ใช้แบบกราฟิก และการทำให้งานดิจิทัลเป็นอัตโนมัติ

Kimi-VL แสดงถึงก้าวสำคัญไปข้างหน้าในการพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพและหลากหลาย ความสามารถในการประมวลผลหลายรูปแบบด้วยทรัพยากรที่จำกัดทำให้เป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มดีสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ในขณะที่ Moonshot AI ยังคงพัฒนาและปรับแต่งโมเดลต่อไป มีแนวโน้มที่จะกลายเป็นทรัพย์สินที่มีค่ามากยิ่งขึ้นสำหรับนักวิจัยและผู้ปฏิบัติงาน การมุ่งเน้นไปที่สถาปัตยกรรม mixture-of-experts เป็นสิ่งที่ชาญฉลาดอย่างยิ่ง ซึ่งแสดงให้เห็นถึงเส้นทางสู่ประสิทธิภาพที่มากขึ้นโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นการพิจารณาที่สำคัญเนื่องจากโมเดล AI มีความซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ การเน้นที่การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการให้เหตุผลยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของเทคนิคการฝึกอบรมขั้นสูงในการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของโมเดล AI แนวทางแบบองค์รวมในการพัฒนา การรวมนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมเข้ากับวิธีการฝึกอบรมที่ซับซ้อน ทำให้ Kimi-VL เป็นโมเดลที่น่าจับตามองในภูมิทัศน์ที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ การทำซ้ำในอนาคตของ Kimi-VL ด้วยจำนวนพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้นและชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ขยายใหญ่ขึ้น สัญญาว่าจะเสริมสร้างตำแหน่งให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้นในฐานะผู้นำด้านประสิทธิภาพและการประมวลผล AI แบบหลายรูปแบบ ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของโมเดลดังกล่าวต่ออุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การวิจัยไปจนถึงระบบอัตโนมัติ มีความสำคัญอย่างยิ่ง และการพัฒนา Kimi-VL อย่างต่อเนื่องจะช่วยส่งเสริมความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI โดยรวม ความมุ่งมั่นของ Moonshot AI ในการสร้างระบบที่ประหยัดทรัพยากรแต่ทรงพลัง สอดคล้องอย่างสมบูรณ์แบบกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับโซลูชัน AI ที่ยั่งยืนและเข้าถึงได้ ทำให้ Kimi-VL เป็นส่วนสนับสนุนที่มีค่าต่อสาขานี้ การผสมผสานเทคนิคที่เป็นนวัตกรรมที่ใช้ใน Kimi-VL กำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับประสิทธิภาพใน AI แบบหลายรูปแบบ ซึ่งอาจมีอิทธิพลต่อการพัฒนาโมเดลในอนาคตและสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดความก้าวหน้าเพิ่มเติมในสาขานี้