01、概述

在科技飛速發(fā)展的今天，人工智能領(lǐng)域的每一次突破都牽動(dòng)著無(wú)數(shù)人的心。Kimi1.5 的出現(xiàn)，無(wú)疑在 AI 界投下了一枚重磅炸彈，其技術(shù)報(bào)告更是蘊(yùn)含著巨大的信息量，讓我們得以窺探這一先進(jìn)模型的奧秘。本文將對(duì) Kimi1.5 技術(shù)報(bào)告進(jìn)行全方位、深層次的解讀，帶您領(lǐng)略其獨(dú)特的魅力與強(qiáng)大的實(shí)力。

02、Kimi1.5 的誕生背景

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì) AI 模型的性能要求也越來(lái)越高。從最初的簡(jiǎn)單文本生成到如今的復(fù)雜推理、多模態(tài)理解等任務(wù)，AI 模型需要具備更強(qiáng)大的能力來(lái)滿足日益增長(zhǎng)的需求。Kimi1.5 正是在這樣的背景下應(yīng)運(yùn)而生，它承載著科研人員對(duì) AI 技術(shù)的深入探索與創(chuàng)新追求，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，為 AI 領(lǐng)域帶來(lái)新的可能性。

03、Kimi1.5 的核心技術(shù)創(chuàng)新

一）長(zhǎng)鏈推理的突破

長(zhǎng)鏈推理一直是 AI 領(lǐng)域的一個(gè)難題，它要求模型能夠處理復(fù)雜的、多步驟的推理任務(wù)。Kimi1.5 在這方面取得了顯著的突破，通過(guò)一系列創(chuàng)新的方法，極大地提升了長(zhǎng)鏈推理的性能。

1. 長(zhǎng)鏈到短鏈推理技術(shù)（Long2Short Methods）

模型融合（Model Merging）：這是一種將多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合的方法。在長(zhǎng)鏈推理中，不同模型可能在不同階段表現(xiàn)出色，通過(guò)模型融合，可以將這些模型的優(yōu)點(diǎn)整合起來(lái)，使新的模型在處理長(zhǎng)鏈推理任務(wù)時(shí)更加得心應(yīng)手。例如，一個(gè)模型在前期的數(shù)據(jù)收集和初步分析階段表現(xiàn)出色，而另一個(gè)模型在后期的深度推理和結(jié)論生成階段更具優(yōu)勢(shì)，通過(guò)模型融合，就可以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，提高長(zhǎng)鏈推理的整體效果。

最短拒絕采樣（Shortest Rejection Sampling）：該方法通過(guò)拒絕采樣技術(shù)，篩選出最短的、有效的推理路徑。在長(zhǎng)鏈推理過(guò)程中，存在許多可能的推理路徑，但并非所有路徑都能最終得出正確的結(jié)論。最短拒絕采樣能夠快速排除那些無(wú)效或冗長(zhǎng)的路徑，使模型專注于那些更有可能得出正確結(jié)果的短路徑，從而提高推理效率和準(zhǔn)確性。

長(zhǎng)鏈到短鏈強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Long2Short RL）：這是一種將長(zhǎng)鏈推理與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法。在長(zhǎng)鏈推理過(guò)程中，模型通過(guò)與環(huán)境的交互，不斷學(xué)習(xí)和調(diào)整自己的行為策略，以獲得更高的獎(jiǎng)勵(lì)。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，模型可以更好地理解長(zhǎng)鏈推理中的因果關(guān)系和邏輯結(jié)構(gòu)，從而在處理復(fù)雜的長(zhǎng)鏈推理任務(wù)時(shí)更加游刃有余。

二）多模態(tài)推理的提升

在現(xiàn)實(shí)世界中，信息往往以多種模態(tài)存在，如文本、圖像、音頻等。Kimi1.5 在多模態(tài)推理方面也取得了顯著的進(jìn)步，能夠更好地理解和處理多模態(tài)信息。

1. 視覺(jué) - 文本聯(lián)合推理

Kimi1.5 通過(guò)先進(jìn)的視覺(jué) - 文本聯(lián)合推理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了圖像與文本之間的深度融合。在處理多模態(tài)任務(wù)時(shí)，模型可以同時(shí)分析圖像中的視覺(jué)信息和文本中的語(yǔ)義信息，從而更準(zhǔn)確地理解任務(wù)的含義。例如，在圖像描述生成任務(wù)中，模型可以根據(jù)圖像中的內(nèi)容生成相應(yīng)的文本描述，不僅能夠準(zhǔn)確地描述圖像中的物體和場(chǎng)景，還能夠理解圖像中的語(yǔ)義信息，生成更加生動(dòng)、準(zhǔn)確的描述。

2. 跨模態(tài)知識(shí)遷移

Kimi1.5 還具備跨模態(tài)知識(shí)遷移的能力，能夠?qū)⒁环N模態(tài)中的知識(shí)應(yīng)用到另一種模態(tài)中。例如，在圖像分類任務(wù)中，模型可以利用文本中的語(yǔ)義信息來(lái)輔助圖像分類，提高分類的準(zhǔn)確性。同樣，在文本生成任務(wù)中，模型也可以借鑒圖像中的視覺(jué)信息，生成更加豐富、生動(dòng)的文本內(nèi)容。

三）訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化

除了在推理技術(shù)方面的創(chuàng)新，Kimi1.5 在訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施方面也進(jìn)行了全面的優(yōu)化，為模型的高效訓(xùn)練提供了有力的支持。

1. 部分軌跡回放（Partial Rollouts）

部分軌跡回放是一種高效的訓(xùn)練方法，它通過(guò)回放部分歷史軌跡，使模型能夠在訓(xùn)練過(guò)程中更好地利用歷史數(shù)據(jù)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，模型需要不斷地與環(huán)境交互，產(chǎn)生大量的軌跡數(shù)據(jù)。部分軌跡回放可以將這些歷史軌跡進(jìn)行有效的利用，使模型在訓(xùn)練過(guò)程中能夠更快地收斂，提高訓(xùn)練效率。

2. 混合部署策略（Hybrid Deployment）

混合部署策略是一種靈活的模型部署方法，它可以根據(jù)不同的任務(wù)需求和計(jì)算資源情況，靈活地調(diào)整模型的部署方式。在實(shí)際應(yīng)用中，不同的任務(wù)對(duì)模型的性能要求和計(jì)算資源需求各不相同?；旌喜渴鸩呗钥梢詫⒛Ｐ偷牟煌糠植渴鹪诓煌挠?jì)算設(shè)備上，充分發(fā)揮各種計(jì)算設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，提高模型的整體性能。

3. 代碼沙盒（Code Sandbox）

代碼沙盒是一種安全的代碼執(zhí)行環(huán)境，它為模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程提供了安全保障。在 AI 模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程中，常常需要執(zhí)行一些用戶提供的代碼。代碼沙盒可以將這些代碼限制在一個(gè)安全的環(huán)境中執(zhí)行，防止惡意代碼對(duì)系統(tǒng)造成損害，確保模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程的安全性。

04、Kimi1.5 的性能表現(xiàn)

一）長(zhǎng)鏈推理的卓越表現(xiàn)

Kimi1.5 在長(zhǎng)鏈推理任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的性能，在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中取得了優(yōu)異的成績(jī)。

1. 數(shù)學(xué)推理（MATH-500）

在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中，Kimi1.5 的準(zhǔn)確率達(dá)到了 96.2%，高于 OpenAI 的 o1 模型的 94.8%。這一成績(jī)的取得，得益于 Kimi1.5 在長(zhǎng)鏈推理技術(shù)上的突破，使其能夠更好地理解和解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題。

2. 代碼競(jìng)賽（Codeforces）

在代碼競(jìng)賽任務(wù)中，Kimi1.5 達(dá)到了 94 百分位的排名，這一成績(jī)表明 Kimi1.5 在代碼生成和理解方面具有強(qiáng)大的能力，能夠與人類程序員相媲美。

二）短鏈推理的顯著提升

在短鏈推理任務(wù)中，Kimi1.5 也取得了顯著的提升，其性能優(yōu)于其他同類模型。

1. 數(shù)學(xué)推理（MATH-500）

在短鏈推理的數(shù)學(xué)推理任務(wù)中，Kimi1.5 的準(zhǔn)確率達(dá)到了 94.6%，顯著優(yōu)于 GPT-4 和其他模型。這一成績(jī)的取得，得益于 Kimi1.5 的長(zhǎng)鏈到短鏈推理技術(shù)（Long2Short RL）的應(yīng)用，使其在短鏈推理任務(wù)中也能夠表現(xiàn)出色。

2. AIME 推理任務(wù)

在 AIME 推理任務(wù)中，Kimi1.5 的 Pass@1 得分為 60.8，提升高達(dá) 550%。這一成績(jī)的取得，充分展示了 Kimi1.5 在短鏈推理任務(wù)中的強(qiáng)大能力，使其在處理復(fù)雜的推理問(wèn)題時(shí)更加得心應(yīng)手。

三）多模態(tài)推理的強(qiáng)勁表現(xiàn)

在多模態(tài)推理任務(wù)中，Kimi1.5 通過(guò)視覺(jué) - 文本聯(lián)合推理，在真實(shí)場(chǎng)景任務(wù)中展示了強(qiáng)大的跨模態(tài)推理能力。

1. 圖像描述生成

在圖像描述生成任務(wù)中，Kimi1.5 能夠根據(jù)圖像中的內(nèi)容生成準(zhǔn)確、生動(dòng)的文本描述，不僅能夠準(zhǔn)確地描述圖像中的物體和場(chǎng)景，還能夠理解圖像中的語(yǔ)義信息，生成更加豐富、生動(dòng)的描述。

2. 圖像分類

在圖像分類任務(wù)中，Kimi1.5 能夠利用文本中的語(yǔ)義信息來(lái)輔助圖像分類，提高分類的準(zhǔn)確性。通過(guò)跨模態(tài)知識(shí)遷移，Kimi1.5 能夠?qū)⑽谋局械恼Z(yǔ)義信息與圖像中的視覺(jué)信息相結(jié)合，更準(zhǔn)確地識(shí)別圖像中的物體和場(chǎng)景。

05、Kimi1.5 的未來(lái)發(fā)展方向

一）提升長(zhǎng)鏈強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效率與可擴(kuò)展性

未來(lái)，Kimi1.5 將繼續(xù)優(yōu)化長(zhǎng)鏈強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效率與可擴(kuò)展性，以應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的推理任務(wù)。通過(guò)改進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)分配機(jī)制，提高模型的探索能力，進(jìn)一步減少訓(xùn)練過(guò)程的計(jì)算開(kāi)銷，使模型能夠更高效地學(xué)習(xí)和優(yōu)化。

二）探索長(zhǎng)鏈到短鏈的迭代提升

Kimi1.5 將探索長(zhǎng)鏈到短鏈的迭代提升方法，通過(guò)將長(zhǎng)鏈模型的推理能力與短鏈模型的高效性結(jié)合，探索更優(yōu)的遷移方法。這將使模型在不同類型的推理任務(wù)中都能保持高效和準(zhǔn)確的表現(xiàn)，進(jìn)一步提升模型的性能。

三）多模態(tài)與任務(wù)適應(yīng)性擴(kuò)展

Kimi1.5 將進(jìn)一步加強(qiáng)模型在視覺(jué)任務(wù)中的表現(xiàn)，提高跨模態(tài)推理的準(zhǔn)確性和廣泛適用性。通過(guò)多模態(tài)與任務(wù)適應(yīng)性擴(kuò)展，Kimi1.5 將能夠更好地處理各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，為未來(lái)的 AI 應(yīng)用提供更強(qiáng)大的支持。

四）安全性和可靠性的提升

隨著 AI 模型在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，安全性和可靠性成為了至關(guān)重要的問(wèn)題。Kimi1.5 將繼續(xù)加強(qiáng)在安全性和可靠性方面的研究和優(yōu)化，確保模型在各種應(yīng)用場(chǎng)景中都能夠穩(wěn)定、安全地運(yùn)行。通過(guò)引入先進(jìn)的安全機(jī)制和可靠性評(píng)估方法，Kimi1.5 將能夠更好地應(yīng)對(duì)各種潛在的安全威脅和風(fēng)險(xiǎn)，為用戶提供更加可靠的服務(wù)。

06、結(jié)語(yǔ)

Kimi1.5 的技術(shù)報(bào)告為我們展示了 AI 推理領(lǐng)域的全新突破與未來(lái)發(fā)展方向。通過(guò)長(zhǎng)鏈推理、短鏈優(yōu)化和多模態(tài)融合等技術(shù)創(chuàng)新，Kimi1.5 在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中取得了優(yōu)異的成績(jī)，展現(xiàn)了其強(qiáng)大的性能和廣闊的應(yīng)用前景。未來(lái)，Kimi1.5 將繼續(xù)優(yōu)化和探索，為 AI 技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)更多的可能性。我們期待 Kimi1.5 在未來(lái)的精彩表現(xiàn)，相信它將為人工智能領(lǐng)域帶來(lái)更多的驚喜和突破。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者：基咯咯

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