ภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของการปรับปรุงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model Optimization)
วงการปัญญาประดิษฐ์กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขั้นตอนการปรับปรุงหลังจากฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เบื้องต้นเสร็จสิ้น Reinforcement learning (RL) ซึ่งเป็นเทคนิคที่ซับซ้อนที่โมเดลเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูกโดยมีรางวัลเป็นแนวทาง ได้กลายเป็นพลังขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ แนวทางนี้ได้เปลี่ยนจากความสนใจเชิงวิชาการไปสู่กลยุทธ์หลักสำหรับนักพัฒนา AI ชั้นนำ ความสามารถอันน่าทึ่งที่แสดงโดยโมเดลอย่าง O-series ของ OpenAI และ DeepSeek R1 ที่โดดเด่น ทำหน้าที่เป็นหลักฐานที่น่าสนใจ ซึ่งเน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของ reinforcement learning ในการปรับปรุงผลลัพธ์ของโมเดล พัฒนาทักษะการแก้ปัญหา และปรับพฤติกรรมของ AI ให้สอดคล้องกับความคาดหวังและความชอบของมนุษย์มากขึ้น ระยะหลังการฝึกฝนนี้ไม่ได้เป็นเพียงการปรับแต่งอย่างละเอียดอีกต่อไป แต่เป็นการยกระดับความสามารถทางปัญญาของโมเดลอย่างแท้จริง
ขอแนะนำ Hunyuan-T1: ก้าวกระโดดสู่ความสามารถในการคิดเชิงลึก
ท่ามกลางความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วนี้ ทีม Hunyuan ของ Tencent ได้สร้างหมุดหมายสำคัญ เมื่อต้นปีนี้ ในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ ทีมงานได้เผยให้เห็นถึงความคืบหน้าของพวกเขาด้วย Hunyuan T1-Preview (Hunyuan-Thinker-1-Preview) ซึ่งผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชัน Tencent Yuanbao โมเดลการใช้เหตุผลเบื้องต้นนี้ สร้างขึ้นบนฐาน Hunyuan ขนาดกลาง ทำให้ผู้ใช้ได้สัมผัสกับความสามารถในการวิเคราะห์ที่รวดเร็วและลึกซึ้ง
ต่อยอดจากรากฐานดังกล่าว ขณะนี้เราภูมิใจที่จะประกาศเปิดตัว Hunyuan-T1 อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นเวอร์ชันสมบูรณ์ของโมเดลการคิดเชิงลึกในตระกูลโมเดลขนาดใหญ่ Hunyuan นี่ไม่ใช่เพียงการอัปเดตที่เพิ่มขึ้นทีละน้อย แต่เป็นการพัฒนาที่สำคัญ Hunyuan-T1 ใช้ประโยชน์จาก TurboS fast-thinking base ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่ก้าวล้ำซึ่ง Tencent เปิดตัวเมื่อต้นเดือนมีนาคม สิ่งที่ทำให้ TurboS มีความโดดเด่นเป็นพิเศษคือความแตกต่างในฐานะโมเดลขนาดใหญ่ Hybrid-Transformer-Mamba Mixture of Experts (MoE) ขนาดใหญ่พิเศษระดับแนวหน้าของโลก โครงสร้างไฮบริดที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ผสมผสานจุดแข็งของสถาปัตยกรรม Transformer ที่เป็นที่ยอมรับเข้ากับประสิทธิภาพและความสามารถในการจัดการลำดับของโมเดล state space Mamba ที่ใหม่กว่า ผ่านกระบวนการหลังการฝึกฝนที่ครอบคลุมและออกแบบอย่างพิถีพิถัน ความสามารถในการใช้เหตุผลของ Hunyuan-T1 ได้รับการขยายอย่างมาก และการปรับให้สอดคล้องกับความชอบที่ละเอียดอ่อนของมนุษย์ได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อเทียบกับรุ่นพรีวิวก่อนหน้า Hunyuan-T1 อย่างเป็นทางการแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่ชัดเจนในทุกด้าน ทำให้เป็นคู่แข่งที่น่าเกรงขามในบรรดาโมเดลขนาดใหญ่ที่มีเหตุผลสูงและล้ำสมัยที่สุดในอุตสาหกรรม
ข้อได้เปรียบทางสถาปัตยกรรม: พลังของ TurboS และ Mamba
การเลือก TurboS เป็นรากฐานสำหรับ Hunyuan-T1 ให้ข้อได้เปรียบที่แตกต่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับงานที่ต้องการการใช้เหตุผลหลายขั้นตอนและลึกซึ้ง คอขวดที่สำคัญในโมเดลภาษาขนาดใหญ่จำนวนมากเกิดขึ้นเมื่อต้องจัดการกับเอกสารขนาดยาวหรือบทสนทนาที่ยืดเยื้อ ข้อมูลที่นำเสนอในช่วงต้นอาจเจือจางหรือสูญหายไปโดยสิ้นเชิงเมื่อโมเดลประมวลผลข้อความที่ตามมา ซึ่งนำไปสู่สิ่งที่เรียกว่าการสูญเสียบริบท (context loss) นอกจากนี้ การสร้างความเชื่อมโยงระหว่างจุดต่างๆ ที่คั่นด้วยข้อความจำนวนมาก – การพึ่งพาข้อมูลระยะไกล (long-distance information dependence) – ก่อให้เกิดความท้าทายในการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญ
สถาปัตยกรรมที่สนับสนุน Hunyuan-T1 ซึ่งสืบทอดมาจาก TurboS เผชิญหน้ากับข้อจำกัดเหล่านี้โดยตรง การออกแบบโดยธรรมชาติให้ความสำคัญกับการ จับข้อความยาว (long-text capture) ที่แข็งแกร่ง ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลจะรักษาความเข้าใจที่มั่นคงยิ่งขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลนำเข้าทั้งหมด ซึ่งจะช่วยลดการสูญเสียบริบทและระบุความสัมพันธ์ที่สำคัญได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้นในลำดับที่ขยายออกไป ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนซึ่งมักต้องการการสังเคราะห์ข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ทั่วคลังข้อความขนาดใหญ่
หัวใจสำคัญของความสามารถที่เพิ่มขึ้นนี้คือ องค์ประกอบสถาปัตยกรรม Mamba Mamba แสดงถึงการออกจากกลไกที่เน้นความสนใจ (attention-based mechanisms) เพียงอย่างเดียวซึ่งโดดเด่นในโมเดล Transformer จำนวนมาก โดยใช้แนวทาง state space model (SSM) ซึ่งปรับให้เหมาะสมเป็นพิเศษสำหรับการประมวลผลลำดับยาวอย่างมีประสิทธิภาพที่น่าทึ่ง ประโยชน์หลัก ได้แก่:
- ความซับซ้อนเชิงเวลาแบบเชิงเส้น (Linear Time Complexity): แตกต่างจากความซับซ้อนแบบกำลังสอง (quadratic complexity) ของกลไกความสนใจมาตรฐานที่เกี่ยวกับความยาวของลำดับ Mamba ปรับขนาดเชิงเส้น ทำให้การประมวลผลข้อความที่ยาวมากสามารถทำได้ในเชิงคำนวณโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรที่สูงเกินไป
- การคำนวณที่มีประสิทธิภาพ (Efficient Computation): การออกแบบ Mamba ช่วยให้สามารถคำนวณแบบขนานได้ในระหว่างการฝึกฝนและการดำเนินการแบบวนซ้ำที่มีประสิทธิภาพในระหว่างการอนุมาน (inference) สิ่งนี้แปลโดยตรงเป็นความเร็วในการประมวลผลที่เร็วขึ้น
- การจัดการสถานะแบบเลือกสรร (Selective State Management): โมเดล Mamba สามารถเลือกเก็บหรือลืมข้อมูลในขณะที่ประมวลผลลำดับ ซึ่งเลียนแบบแนวทางการจัดการบริบทที่มุ่งเน้นมากขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาข้อมูลที่เกี่ยวข้องในระยะทางไกล
ดังนั้น TurboS และโดยขยายไปถึง Hunyuan-T1 จึงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลนำเข้าที่ยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ใช้ทรัพยากรการคำนวณน้อยลงอย่างมากเมื่อเทียบกับโมเดล Transformer แบบดั้งเดิมที่มีขนาดใกล้เคียงกัน เกณฑ์มาตรฐานภายในบ่งชี้ว่าภายใต้เงื่อนไขการปรับใช้ที่เหมือนกัน Hunyuan-T1 บรรลุ ความเร็วในการถอดรหัส (decoding speed) เร็วขึ้นสองเท่า เมื่อเทียบกับโมเดลที่เทียบเคียงได้ซึ่งไม่มีการปรับปรุง Mamba ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงที่ต้องการการตอบสนองที่ทันท่วงที
เบ้าหลอมหลังการฝึกฝน: สร้างความสามารถในการใช้เหตุผลด้วย Reinforcement Learning
การเปลี่ยนจากโมเดล TurboS พื้นฐานไปสู่ Hunyuan-T1 ที่มีความสามารถสูงนั้นเกี่ยวข้องกับระยะหลังการฝึกฝนขนาดใหญ่และมุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์ ด้วยการตระหนักถึงบทบาทที่สำคัญของเทคนิคการเรียนรู้ขั้นสูง Tencent ได้ทุ่มเท ทรัพยากรการคำนวณถึง 96.7% ที่จัดสรรไว้สำหรับระยะนี้โดยเฉพาะกับการฝึกฝนด้วย reinforcement learning การลงทุนมหาศาลนี้เน้นย้ำถึงลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์ที่ชัดเจน: การยกระดับความสามารถในการใช้เหตุผลล้วนๆ ของโมเดล และการปรับผลลัพธ์ให้สอดคล้องกับการตัดสินใจและความชอบที่ซับซ้อนของมนุษย์อย่างพิถีพิถัน
นี่ไม่ใช่แค่การป้อนข้อมูลเพิ่มเติมให้กับโมเดลเท่านั้น แต่เป็นการสอนให้มัน คิด อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น วัตถุประสงค์หลักของระยะที่เน้น RL นี้มีสองประการ:
- การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เหตุผลล้วนๆ (Enhancing Pure Reasoning): เพื่อผลักดันขอบเขตความสามารถของโมเดลในการอนุมานเชิงตรรกะ การคำนวณทางคณิตศาสตร์ การอนุมานเชิงสาเหตุ และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในหลากหลายสาขา
- การปรับให้สอดคล้องกับมนุษย์อย่างเหมาะสมที่สุด (Optimizing Human Alignment): เพื่อให้แน่ใจว่าการตอบสนองของโมเดลไม่เพียงแต่ถูกต้องเท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์ ไม่เป็นอันตราย ซื่อสัตย์ และละเอียดอ่อนในลักษณะที่สอดคล้องกับผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจเจตนาโดยนัย การสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันและเหมาะสมตามบริบท และการปฏิบัติตามแนวทางด้านความปลอดภัย
เพื่อขับเคลื่อนกระบวนการฝึกฝนที่ท้าทายนี้ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายได้รับการดูแลจัดการอย่างพิถีพิถัน คอลเลกชันนี้ประกอบด้วย ปัญหาวิทยาศาสตร์และการใช้เหตุผลระดับโลก ซึ่งครอบคลุมหลากหลายสาขาวิชา:
- คณิตศาสตร์ (Mathematics): ตั้งแต่เลขคณิตพื้นฐานและพีชคณิตไปจนถึงแคลคูลัส ทฤษฎีจำนวน และปัญหาระดับการแข่งขันขั้นสูง
- การใช้เหตุผลเชิงตรรกะ (Logical Reasoning): ปริศนา งานการให้เหตุผลแบบนิรนัย ความท้าทายในการคิดเชิงวิพากษ์ และปัญหาตรรกศาสตร์เชิงรูปนัย
- วิทยาศาสตร์ (Science): คำถามและปัญหาที่ครอบคลุมฟิสิกส์ เคมี ชีววิทยา และสาขาวิทยาศาสตร์อื่นๆ ซึ่งมักต้องการการใช้เหตุผลหลายขั้นตอนและการประยุกต์ใช้หลักการ
- การเขียนโค้ด (Coding): การออกแบบอัลกอริทึม การสร้างโค้ด การดีบัก และการทำความเข้าใจตรรกะการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนในภาษาต่างๆ
สิ่งสำคัญคือ ข้อมูลนี้ถูกรวมเข้ากับ ข้อเสนอแนะจริงที่เป็น ground-truth วงจรข้อเสนอแนะนี้จำเป็นสำหรับ reinforcement learning โดยให้สัญญาณที่โมเดลต้องการเพื่อทำความเข้าใจว่าเส้นทางการให้เหตุผลใดนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ถูกต้องหรือเป็นที่ต้องการ การวางรากฐานที่เข้มงวดนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า Hunyuan-T1 พัฒนาความเชี่ยวชาญที่พิสูจน์ได้เมื่อเผชิญกับงานการใช้เหตุผลที่ท้าทายหลากหลายรูปแบบที่พบในสถานการณ์จริง
วิธีการฝึกฝนที่ซับซ้อน
ขนาดของการลงทุนด้านการคำนวณและการรวบรวมข้อมูลนั้นควบคู่ไปกับกลยุทธ์การฝึกฝนที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้และความเสถียรของโมเดลให้สูงสุด
- การเรียนรู้ตามหลักสูตร (Curriculum Learning): แทนที่จะทำให้โมเดลหนักใจกับปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดในทันที มีการนำแนวทาง curriculum learning มาใช้ การฝึกฝนเริ่มต้นด้วยงานที่ง่ายกว่าและค่อยๆ แนะนำปัญหาที่ยากขึ้น ในขณะเดียวกัน ความยาวบริบทที่มีประสิทธิภาพของโมเดลก็ค่อยๆ ขยายออกไป แนวทางแบบแบ่งขั้นตอนนี้ช่วยให้โมเดลสร้างทักษะการใช้เหตุผลพื้นฐานก่อนที่จะจัดการกับความท้าทายขั้นสูง ส่งเสริมการเรียนรู้ที่เสถียรและมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ยังฝึกให้โมเดลใช้ความจุโทเค็นอย่างรอบคอบเพื่อการใช้เหตุผลที่มีประสิทธิภาพ พัฒนารูปแบบของประสิทธิภาพในการคำนวณในกระบวนการคิด
- เทคนิค Reinforcement Learning ขั้นสูง: เพื่อให้แน่ใจว่ามีความคืบหน้าที่แข็งแกร่งและสม่ำเสมอในระหว่างการฝึกฝน RL ที่ยืดเยื้อ มีการใช้กลยุทธ์คลาสสิกแต่ทรงพลัง เทคนิคต่างๆ เช่น data replay (การนำประสบการณ์ในอดีตมาใช้ซ้ำเพื่อเสริมการเรียนรู้) และ periodic policy resetting (การย้อนกลับไปสู่สถานะโมเดลที่เสถียรก่อนหน้านี้เป็นครั้งคราวเพื่อป้องกันความคลาดเคลื่อน) ได้ถูกนำมาใช้ วิธีการเหล่านี้พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูง ช่วยเพิ่มความเสถียรในระยะยาวของกระบวนการฝึกโมเดลได้ มากกว่า 50% ลดปัญหาต่างๆ เช่น การลืมอย่างรุนแรง (catastrophic forgetting) หรือการล่มสลายของนโยบาย (policy collapse) ที่อาจรบกวนความพยายาม RL ขนาดใหญ่
- ระบบรางวัลแบบรวม (Unified Reward System): การปรับโมเดลให้สอดคล้องกับความชอบของมนุษย์เป็นงานที่ซับซ้อน Hunyuan-T1 ใช้ unified reward system ที่แปลกใหม่ ระบบนี้รวมข้อเสนอแนะจากสองแหล่ง:
- การให้รางวัลตนเอง (Self-Rewarding): โมเดล T1-preview เวอร์ชันก่อนหน้าถูกนำมาใช้เป็นผู้ตัดสินอัตโนมัติเพื่อประเมินและให้คะแนนผลลัพธ์ของโมเดลที่กำลังฝึกฝนอย่างครอบคลุม ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างข้อเสนอแนะขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
- โมเดลรางวัล (Reward Model): โมเดลแยกต่างหากที่ฝึกฝนมาโดยเฉพาะเพื่อทำนายความชอบของมนุษย์ ให้คำแนะนำเพิ่มเติมอีกชั้นหนึ่ง จับภาพแง่มุมที่ละเอียดอ่อนยิ่งขึ้นของคุณภาพ ประโยชน์ และความปลอดภัย
กลไกข้อเสนอแนะแบบผสมผสานนี้ชี้นำโมเดลผ่านกระบวนการปรับปรุงตนเอง ส่งเสริมผลลัพธ์ที่มีลักษณะ รายละเอียดเนื้อหาที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น การ ส่งมอบข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการปรับให้สอดคล้องกับลักษณะการตอบสนองที่ต้องการโดยรวมที่ดีขึ้น
เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ: ยืนหยัดท่ามกลางกลุ่มหัวกะทิ
การวัดผลขั้นสุดท้ายของโมเดลภาษาขนาดใหญ่อยู่ที่ประสิทธิภาพของมัน Hunyuan-T1 ได้รับการประเมินอย่างเข้มงวดเทียบกับชุดเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะและชุดข้อมูลภายใน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่ทำให้มันอยู่ในระดับสูงสุดของโมเดล AI ร่วมสมัยอย่างมั่นคง
เมื่อเปรียบเทียบกับ DeepSeek R1 ซึ่งเป็นอีกหนึ่งโมเดลที่เน้นการใช้เหตุผลและได้รับการยอมรับอย่างสูง Hunyuan-T1 ให้ ผลลัพธ์ที่เทียบเท่าหรือเหนือกว่าเล็กน้อย ในเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะที่สำคัญหลายรายการที่ประเมินความรู้และการใช้เหตุผลในภาษาและโดเมนต่างๆ:
- MMLU-pro: เกณฑ์มาตรฐานที่ท้าทายซึ่งออกแบบมาเพื่อประเมินความรู้ที่ครอบคลุมและการใช้เหตุผลในหลากหลายสาขาวิชาชีพและวิชาการ
- CEval: ชุดประเมินผลภาษาจีนหลายสาขาวิชา
- AIME: มุ่งเน้นไปที่ปัญหาคณิตศาสตร์ระดับการแข่งขันที่ต้องการการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน
- Zebra Logic: เกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดเป้าหมายเฉพาะปริศนาการอนุมานเชิงตรรกะที่ซับซ้อน
นอกเหนือจากการทดสอบเฉพาะเหล่านี้ ชุดข้อมูลการประเมินโดยมนุษย์ภายในยังให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม ในขณะที่ทำงานได้ทัดเทียมกับ R1 ในหลายด้าน Hunyuan-T1 แสดง ข้อได้เปรียบเล็กน้อย ในงานที่เกี่ยวข้องกับ:
- การปฏิบัติตามคำสั่งทางวัฒนธรรมและความคิดสร้างสรรค์ (Cultural and Creative Instruction Following): การสร้างรูปแบบข้อความที่สร้างสรรค์ การปรับให้เข้ากับคำขอเฉพาะทางโวหารที่มีความแตกต่างทางวัฒนธรรม
- การสรุปข้อความ (Text Summarization): การสร้างบทสรุปที่กระชับและแม่นยำของเอกสารขนาดยาวในขณะที่รักษาข้อมูลสำคัญไว้
- ความสามารถของเอเจนต์ (Agent Capabilities): แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในงานที่ต้องการการวางแผน การใช้เครื่องมือ และการโต้ตอบกับระบบภายนอก
เมื่อพิจารณาจากตัวชี้วัดการประเมินที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาเพื่อวัดความสามารถโดยรวม Hunyuan-T1 ตอกย้ำตำแหน่งของตนในกลุ่มโมเดลการอนุมานชั้นยอด
- บน MMLU-PRO T1 ทำคะแนนได้อย่างน่าทึ่งถึง 87.2 เป็นรองเพียงโมเดล O1 ของ OpenAI ในขณะที่ทำการประเมิน เกณฑ์มาตรฐานนี้ครอบคลุม 14 สาขา รวมถึงมนุษยศาสตร์ สังคมศาสตร์ และสาขา STEM ทดสอบทั้งการเรียกคืนความรู้ในวงกว้างและความเข้าใจ
- ประสิทธิภาพบน GPQA-diamond ก็น่าสังเกตเช่นกัน เกณฑ์มาตรฐานนี้มุ่งเน้นไปที่ความรู้ระดับผู้เชี่ยวชาญและการใช้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน โดยมีปัญหาะดับปริญญาเอกส่วนใหญ่อยู่ในสาขาฟิสิกส์ เคมี และชีววิทยา Hunyuan-T1 ได้คะแนน 69.3 ซึ่งบ่งชี้ถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในการจัดการกับคำถามทางวิทยาศาสตร์ที่มีความเชี่ยวชาญสูงและซับซ้อน
ความเป็นเลิศในด้านวิทยาศาสตร์ วิศวกรรม และการปรับแนว (Alignment)
การประเมินเพิ่มเติมได้เจาะลึกไปยังพื้นที่เฉพาะที่ต้องการความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่ง:
- การเขียนโค้ด (Coding): ในการประเมินโค้ด LiveCodeBench ซึ่งทดสอบการแก้ปัญหาการเขียนโค้ดในทางปฏิบัติ T1 ทำคะแนนได้ถึง 64.9 แสดงให้เห็นถึงตรรกะการเขียนโปรแกรมที่มั่นคงและทักษะการสร้างโค้ด
- คณิตศาสตร์ (Mathematics): โมเดลแสดงความแข็งแกร่งเป็นพิเศษในด้านคณิตศาสตร์ ประสิทธิภาพใน MATH-500 ซึ่งเป็นชุดข้อมูลของปัญหาคณิตศาสตร์ที่ท้าทาย ให้คะแนนที่โดดเด่นถึง 96.2 ผลลัพธ์นี้ทำให้มันอยู่ในระดับเดียวกับ DeepSeek R1 โดยเน้นย้ำถึงความสามารถอันลึกซึ้งของ Hunyuan-T1 ในการจัดการกับการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน
- การปรับแนวและการปฏิบัติตามคำสั่ง (Alignment and Instruction Following): นอกเหนือจากการแก้ปัญหาล้วนๆ แล้ว T1 ยังแสดงความสามารถในการปรับตัวที่แข็งแกร่งในงานการปรับแนวต่างๆ มีความเป็นเลิศในสถานการณ์การปฏิบัติตามคำสั่งและแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือเมื่อจำเป็น ตัวอย่างเช่น ในงาน ArenaHard ซึ่งออกแบบมาเพื่อประเมินประสิทธิภาพตามคำสั่งที่ท้าทายซึ่งสร้างโดยผู้ใช้ T1 ทำคะแนนได้สูงถึง 91.9
ผลลัพธ์เหล่านี้รวมกันเป็นภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีความสามารถสูง อเนกประสงค์ และปรับแนวได้ดี การผสานรวมเชิงกลยุทธ์ของสถาปัตยกรรม Hybrid-Transformer-Mamba ควบคู่ไปกับกระบวนการหลังการฝึกฝนที่เข้มข้นและเน้น RL ได้ส่งผลให้เกิด Hunyuan-T1 ซึ่งเป็นโมเดลที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้เหตุผลที่ยอดเยี่ยม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ซับซ้อน มีบริบทยาว และในสาขาวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ที่ท้าทาย