Tencent เปิดตัว Hunyuan T1: ก้าวกระโดดด้านการให้เหตุผล

ยุคใหม่แห่งความเร็วและประสิทธิภาพ

คุณลักษณะที่โดดเด่นของ Hunyuan T1 คือการออกเสียงที่รวดเร็ว เวลาตอบสนองที่ฉับไว และความเชี่ยวชาญเป็นพิเศษในการจัดการลำดับข้อความที่ยาว Tencent ได้วางตำแหน่ง Hunyuan T1 ให้เป็นแบบจำลองการให้เหตุผลที่ทรงพลัง ซึ่งสร้างขึ้นจากเทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์

หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุดของ Hunyuan T1 คือ ประสิทธิภาพการถอดรหัส ภายใต้จำนวนพารามิเตอร์ที่เทียบเคียงกันได้ มันมีความเร็วในการถอดรหัสเป็นสองเท่าของคู่แข่งในอุตสาหกรรม ซึ่งแปลเป็นเวลาตอบสนองคำแรกที่เกือบจะทันทีและความเร็วในการออกเสียงตั้งแต่ 60 ถึง 80 โทเค็นต่อวินาที ความได้เปรียบด้านความเร็วนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่ต้องการการโต้ตอบและการตอบสนองแบบเรียลไทม์

นอกเหนือจากความเร็วแล้ว Hunyuan T1 ยังยอดเยี่ยมในการประมวลผลข้อความขนาดยาว สถาปัตยกรรมได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับความซับซ้อนของลำดับที่ขยาย ทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การสรุปเอกสารขนาดยาว การวิเคราะห์ฐานโค้ดที่กว้างขวาง หรือการมีส่วนร่วมในการสนทนาแบบหลายรอบ

การให้เหตุผลและความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น

Hunyuan T1 แสดงให้เห็นถึงตรรกะที่แข็งแกร่ง รูปแบบการเขียนที่กระชับ และความถนัดในการปฏิบัติตามคำแนะนำที่ซับซ้อนอย่างพิถีพิถัน นอกจากนี้ ยังแสดงให้เห็นภาพหลอนน้อยที่สุดในการสรุป ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดทั่วไปสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่จำนวนมาก

ความสามารถในการให้เหตุผลที่เพิ่มขึ้นของแบบจำลองเป็นผลมาจากการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่กว้างขวาง ควบคู่ไปกับการเพิ่มประสิทธิภาพเป้าหมายสำหรับความท้าทายทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ ซึ่งรวมถึงด้านต่างๆ เช่น:

• คณิตศาสตร์: การแก้สมการที่ซับซ้อนและทำความเข้าใจแนวคิดทางคณิตศาสตร์
• การให้เหตุผลเชิงตรรกะ: การอนุมานข้อสรุปจากสมมติฐานที่กำหนดและการระบุตรรกะวิบัติ
• วิทยาศาสตร์: การประยุกต์ใช้หลักการทางวิทยาศาสตร์และทำความเข้าใจวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์
• การเขียนโค้ด: การสร้างและการตีความโค้ดในภาษาโปรแกรมต่างๆ

การปรับปรุงเหล่านี้ทำให้ Hunyuan T1 เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การวิจัยและพัฒนาไปจนถึงการสร้างเนื้อหาและการวิเคราะห์ข้อมูล

การเปรียบเทียบและประสิทธิภาพ

Hunyuan T1 ได้รับการทดสอบอย่างเข้มงวดบนเกณฑ์มาตรฐานมาตรฐานอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่า

ในชุดข้อมูล MMLU-PRO ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานขั้นสูงสำหรับการประเมินแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ Hunyuan T1 ได้คะแนน 87.2 ซึ่งเป็นอันดับสองรองจาก o1 ของ OpenAI (89.3) และนำหน้า GPT 4.5 ของ OpenAI (86.1) และ R1 ของ DeepSeek (84)

ในการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะที่เน้นความรู้ภาษาจีนและภาษาอังกฤษ ตลอดจนคณิตศาสตร์ระดับการแข่งขันและการให้เหตุผลเชิงตรรกะ (เช่น CEval, AIME และ Zebra Logic) Hunyuan T1 ทำงานในระดับของแบบจำลองการให้เหตุผลชั้นนำอย่างสม่ำเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คะแนนการให้เหตุผลเชิงตรรกะสูงถึง 93.1 ซึ่งสูงกว่าแบบจำลองดังกล่าว

สถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรม: Hunyuan Turbo S

พลังเบื้องหลัง Hunyuan T1 อยู่ที่สถาปัตยกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ Hunyuan Turbo S สถาปัตยกรรมนี้แสดงถึงการผสมผสานที่ก้าวล้ำของแบบจำลอง Hybrid-Mamba-Transformer นี่เป็นครั้งแรกในอุตสาหกรรมที่มีการใช้สถาปัตยกรรม Mamba แบบไฮบริดกับแบบจำลองการให้เหตุผลขนาดใหญ่พิเศษโดยไม่สูญเสีย

สถาปัตยกรรม Transformer แบบดั้งเดิม แม้จะมีประสิทธิภาพ แต่ก็มีความซับซ้อนในการคำนวณที่เพิ่มขึ้นเป็นกำลังสองตามความยาวของลำดับ สถาปัตยกรรม Mamba ในทางกลับกัน นำเสนอแนวทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการจัดการลำดับที่ยาวนาน ด้วยการรวมจุดแข็งของทั้งสองเข้าด้วยกัน Hunyuan Turbo S จึงลดความซับซ้อนในการคำนวณและการใช้หน่วยความจำได้อย่างมาก

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สถาปัตยกรรมจัดการกับความท้าทายต่อไปนี้:

• ความซับซ้อนในการคำนวณ: แนวทางแบบไฮบริดช่วยลดภาระในการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้าง Transformer แบบดั้งเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับลำดับที่ยาว
• การใช้หน่วยความจำ KV-Cache: สถาปัตยกรรมช่วยลดรอยเท้าหน่วยความจำของ Key-Value Cache (KV-Cache) ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญในแบบจำลอง Transformer
• ต้นทุนการฝึกอบรมและการให้เหตุผล: ข้อกำหนดด้านการคำนวณและหน่วยความจำที่ลดลงแปลเป็นต้นทุนที่ต่ำลงอย่างมากสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้แบบจำลอง

การเรียนรู้การให้เหตุผลข้อความยาว

สถาปัตยกรรมของ Hunyuan T1 มอบความได้เปรียบที่แตกต่างในขอบเขตของการให้เหตุผลข้อความยาว แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่จำนวนมากประสบปัญหาต่างๆ เช่น การสูญเสียบริบทและการพึ่งพาข้อมูลทางไกลเมื่อจัดการกับลำดับข้อความที่ขยาย Hunyuan T1 ลดความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความสามารถหลักในการให้เหตุผลข้อความยาว ได้แก่:

• การรักษาบริบท: แบบจำลองรักษาความเข้าใจที่แข็งแกร่งของบริบทตลอดข้อความยาว ป้องกันการสูญเสียข้อมูล
• การพึ่งพาข้อมูลทางไกล: Hunyuan T1 สามารถติดตามและเชื่อมโยงข้อมูลได้อย่างแม่นยำในส่วนต่างๆ ของข้อความ
• ปรับให้เหมาะสมสำหรับลำดับที่ยาว: สถาปัตยกรรม Mamba แบบไฮบริดได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับการประมวลผลลำดับที่ยาว ลดการใช้ทรัพยากรในขณะที่ยังคงความสามารถในการจับการพึ่งพาระยะยาว

ความเร็วในการถอดรหัสที่เพิ่มขึ้น 2 เท่า ซึ่งทำได้ด้วยจำนวนพารามิเตอร์การเปิดใช้งานที่ใกล้เคียงกัน เป็นผลโดยตรงจากการเพิ่มประสิทธิภาพทางสถาปัตยกรรมเหล่านี้

ภูมิทัศน์การแข่งขันและผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง

ก่อนการเปิดตัวอย่างเป็นทางการของ Hunyuan T1 แบบจำลอง Hunyuan ของ Tencent ได้ปรากฏตัวอย่างโดดเด่นบน Chatbot Arena ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มต่างประเทศที่โดดเด่นสำหรับการแข่งขันแบบจำลองขนาดใหญ่ ได้รับตำแหน่งใน 15 อันดับแรกของโลก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแข่งขันในเวทีระดับนานาชาติ

Chatbot Arena แตกต่างจากการประเมินอื่นๆ ตรงที่อาศัยความคิดเห็นจากผู้ใช้ปลายทาง ผู้ใช้โต้ตอบกับแบบจำลองหลายแบบโดยไม่ระบุชื่อและลงคะแนนให้กับแบบจำลองที่พวกเขาคิดว่าเหนือกว่า สิ่งนี้สร้างลีดเดอร์บอร์ดตามความชอบของผู้ใช้ โดยให้การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองในโลกแห่งความเป็นจริง

เพื่อเสริมความแข็งแกร่งในตลาดจีน แบบจำลอง Tencent Hunyuan ได้อันดับสองในบรรดาแบบจำลองพื้นฐานใน ‘Chinese Large Model Evaluation Benchmark SuperCLUE March Report’ การจัดอันดับนี้เน้นย้ำถึงความแข็งแกร่งที่ครอบคลุมและวางไว้ในระดับบนสุดของแบบจำลองขนาดใหญ่ในประเทศ

ราคาและความพร้อมใช้งาน

ราคามีโครงสร้างดังนี้:

• ราคา Input: 1 หยวนต่อล้านโทเค็น
• ราคา Output: 4 หยวนต่อล้านโทเค็น

คำอธิบายโดยละเอียดของสถาปัตยกรรม Hunyuan Turbo S

สถาปัตยกรรม Hunyuan Turbo S รวมจุดแข็งของทั้งแบบจำลอง Transformer และ Mamba สร้างแนวทางแบบไฮบริดที่ยอดเยี่ยมในด้านประสิทธิภาพและการจัดการการพึ่งพาระยะยาว ลองเจาะลึกรายละเอียด:

สถาปัตยกรรม Transformer:

สถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งนำเสนอในเอกสารสำคัญ ‘Attention is All You Need’ ได้ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ องค์ประกอบหลักคือ กลไก self-attention ซึ่งช่วยให้แบบจำลองสามารถชั่งน้ำหนักความสำคัญของคำต่างๆ ในลำดับเมื่อประมวลผลข้อมูล

• Self-Attention: กลไกนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถจับความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ โดยไม่คำนึงถึงระยะห่างภายในลำดับ มันคำนวณน้ำหนักความสนใจ ซึ่งแสดงถึงความเกี่ยวข้องของแต่ละคำกับคำอื่นๆ ทั้งหมด
• Multi-Head Attention: Transformer มักใช้หัวความสนใจหลายหัว ทำให้แบบจำลองสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ประเภทต่างๆ ระหว่างคำต่างๆ
• Feed-Forward Networks: หลังจากกลไกความสนใจ เครือข่าย feed-forward จะประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติม เพิ่มความไม่เป็นเชิงเส้นและความซับซ้อนให้กับแบบจำลอง
• Positional Encoding: เนื่องจาก Transformer ไม่เข้าใจลำดับคำโดยเนื้อแท้ การเข้ารหัสตำแหน่งจะถูกเพิ่มเข้าไปในการฝังอินพุตเพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งของแต่ละคำในลำดับ

แม้จะมีประสิทธิภาพ แต่กลไก self-attention ของ Transformer มีความซับซ้อนในการคำนวณ O(n^2) โดยที่ n คือความยาวของลำดับ ซึ่งหมายความว่าเมื่อความยาวของลำดับเพิ่มขึ้น ต้นทุนการคำนวณจะเพิ่มขึ้นเป็นกำลังสอง กลายเป็นคอขวดสำหรับการประมวลผลข้อความที่ยาวมาก

สถาปัตยกรรม Mamba:

Mamba เป็นสถาปัตยกรรมล่าสุดที่จัดการกับข้อจำกัดในการคำนวณของ Transformer โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับลำดับที่ยาว มันขึ้นอยู่กับ State Space Model (SSM) ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลตามลำดับ

• State Space Model (SSM): SSM แสดงลำดับเป็นชุดของสถานะที่ซ่อนอยู่ โดยที่แต่ละสถานะขึ้นอยู่กับสถานะก่อนหน้าและอินพุตปัจจุบัน สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถจับการพึ่งพาระยะยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• Selective State Spaces: Mamba แนะนำกลไกการเลือกที่ช่วยให้แบบจำลองสามารถเผยแพร่หรือละทิ้งข้อมูลผ่านสถานะที่ซ่อนอยู่ได้อย่างเลือกสรร สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและช่วยให้แบบจำลองสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของลำดับ
• Hardware-Aware Algorithm: Mamba ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถในการประมวลผลแบบขนานเพื่อเร่งการคำนวณ

ความซับซ้อนในการคำนวณของ Mamba คือ O(n) ซึ่งเป็นเชิงเส้นเมื่อเทียบกับความยาวของลำดับ ทำให้มีประสิทธิภาพมากกว่า Transformer สำหรับลำดับที่ยาว

Hybrid-Mamba-Transformer:

Hunyuan Turbo S รวมจุดแข็งของทั้งสองสถาปัตยกรรม:

• Short-Range Dependencies: องค์ประกอบ Transformer ยอดเยี่ยมในการจับการพึ่งพาระยะสั้นและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคำภายในบริบทท้องถิ่น
• Long-Range Dependencies: องค์ประกอบ Mamba จัดการการพึ่งพาระยะยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้แบบจำลองสามารถรักษาบริบทและติดตามข้อมูลในส่วนต่างๆ ของข้อความ
• Hybrid Approach: สถาปัตยกรรมทั้งสองถูกรวมเข้าด้วยกันในลักษณะที่ช่วยให้พวกเขาสามารถเสริมซึ่งกันและกันได้ วิธีการรวมเฉพาะอาจเกี่ยวข้องกับการสลับเลเยอร์ของ Transformer และ Mamba หรือใช้ Mamba เพื่อประมวลผลเอาต์พุตของเลเยอร์ Transformer หรือการกำหนดค่าแบบไฮบริดอื่นๆ
• Lossless Application: มีการใช้งานโดยไม่สูญเสีย ซึ่งหมายความว่าไม่มีความสามารถดั้งเดิมจากแบบจำลองใดๆ ที่สูญเสียไป

แนวทางแบบไฮบริดนี้ช่วยให้ Hunyuan T1 บรรลุทั้งความแม่นยำและประสิทธิภาพสูง ทำให้เป็นแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพและหลากหลายสำหรับการใช้งานการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย รายละเอียดเฉพาะของการรวมเป็นกรรมสิทธิ์ของ Tencent แต่หลักการหลักคือการใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้ง Transformer และ Mamba เพื่อสร้างแบบจำลองที่เหนือกว่า