01、概述

近年來，隨著人工智能的快速發(fā)展，強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）技術(shù)逐漸成為推動AI模型性能提升的重要工具。相比傳統(tǒng)的基于靜態(tài)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練方法，RL通過交互與反饋實現(xiàn)了模型性能的迭代優(yōu)化，為解決復(fù)雜任務(wù)（如數(shù)學(xué)推理、代碼生成和多模態(tài)數(shù)據(jù)理解）開辟了全新路徑。

在這種背景下，由Kimi團隊開發(fā)的下一代多模態(tài)大語言模型——Kimi k1.5，憑借其創(chuàng)新的設(shè)計和卓越的性能脫穎而出。本文將詳細(xì)解析Kimi k1.5的技術(shù)亮點、突破性成果以及對AI未來發(fā)展的意義。

02、傳統(tǒng)LLM的挑戰(zhàn)與RL的機遇

當(dāng)前，大語言模型（LLMs）主要依賴于靜態(tài)數(shù)據(jù)集的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練。然而，這種方法在處理動態(tài)探索和適應(yīng)性決策任務(wù)時暴露出諸多局限：

• 推理能力受限：傳統(tǒng)LLMs在復(fù)雜推理任務(wù)中，難以動態(tài)適應(yīng)任務(wù)需求，特別是在長上下文、多步驟推理和多模態(tài)理解方面。
• 計算效率瓶頸：復(fù)雜推理方法（如鏈?zhǔn)剿季S“Chain-of-Thought” prompting）雖然能夠提升推理質(zhì)量，但計算成本高昂，且受制于模型的上下文窗口大小。
• 缺乏可擴展的RL框架：現(xiàn)有的RL實現(xiàn)由于提示設(shè)計、策略優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理上的效率低下，未能實現(xiàn)頂尖性能，導(dǎo)致在關(guān)鍵基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)乏力。

Kimi k1.5正是在這些挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種創(chuàng)新性的解決方案，將RL與擴展上下文能力結(jié)合，開創(chuàng)了多模態(tài)推理的新篇章。

03、Kimi k1.5：開創(chuàng)多模態(tài)推理的全新標(biāo)準(zhǔn)

1） 兩種模型版本：長-CoT與短-CoT

Kimi k1.5 包含兩個版本，分別針對不同任務(wù)需求進行優(yōu)化：

長-CoT模型

• 支持高達(dá)128,000個token的超長上下文窗口，在處理復(fù)雜的多步驟推理任務(wù)中表現(xiàn)出色。
• 關(guān)鍵成果：MATH500基準(zhǔn)測試中取得96.2%的準(zhǔn)確率，Codeforces測試中達(dá)到前94%，展現(xiàn)了其處理復(fù)雜問題的強大能力。

短-CoT模型

• 通過先進的“長到短上下文”訓(xùn)練方法，成功將長-CoT模型的推理能力轉(zhuǎn)移到短上下文模型中。
• 在保持高性能的同時顯著降低了計算資源需求，例如在AIME測試中達(dá)到60.8%，并在MATH500測試中保持**94.6%**的高準(zhǔn)確率。

2） 創(chuàng)新性技術(shù)突破

Kimi k1.5 的開發(fā)過程中融合了多項技術(shù)創(chuàng)新，使其在效率與性能上實現(xiàn)平衡：

長上下文擴展（Long-Context Scaling）

• 支持超長上下文窗口（128k tokens），為復(fù)雜推理任務(wù)提供了充足的語境支持，打破了傳統(tǒng)LLMs上下文窗口的限制。

部分回滾技術(shù)（Partial Rollouts）

• 通過重復(fù)利用先前計算的軌跡，在長上下文處理過程中顯著提升了計算效率，降低了資源消耗。

強化學(xué)習(xí)提示優(yōu)化

• 設(shè)計多樣化的提示集，包括STEM、編程和通用推理任務(wù)，使模型具備更高的適應(yīng)性和泛化能力。

多模態(tài)數(shù)據(jù)整合

• 結(jié)合真實與合成的視覺推理數(shù)據(jù)集，顯著提升了模型在文本和圖像聯(lián)合推理任務(wù)中的表現(xiàn)能力。

高級采樣策略

• 采用“課程學(xué)習(xí)”和“優(yōu)先采樣”策略，重點優(yōu)化模型在弱勢任務(wù)中的性能分配，確保訓(xùn)練資源集中于最具影響力的領(lǐng)域。

04、超越傳統(tǒng)：Kimi k1.5的核心優(yōu)勢

1） 對比同類模型的性能領(lǐng)先

• Kimi k1.5在多個關(guān)鍵基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)顯著超越現(xiàn)有的頂尖模型：MATH500測試：達(dá)到96.2%準(zhǔn)確率，超越GPT-4o和Claude Sonnet 3.5。
• Codeforces測試：排名前94%，展現(xiàn)了其在編程推理任務(wù)中的卓越能力。
• AIME測試：以77.5%的通過率遠(yuǎn)超同類模型，表現(xiàn)提升高達(dá)550%。

2） 高效推理與節(jié)約計算資源

通過“長到短上下文”訓(xùn)練方法，Kimi k1.5將推理能力從長-CoT模型成功轉(zhuǎn)移到短-CoT模型，同時顯著減少了token使用量。這種方法在實現(xiàn)卓越性能的同時，確保了模型的計算效率。

3） 多模態(tài)協(xié)作能力

得益于多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，Kimi k1.5在需要跨文本與圖像推理的任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，如MathVista和LiveCodeBench測試，進一步證明了其在聯(lián)合推理領(lǐng)域的潛力。

05、Kimi k1.5的技術(shù)亮點解讀

1） 長上下文推理的革命性突破

Kimi k1.5支持高達(dá)128,000-token的上下文窗口，這在復(fù)雜的鏈?zhǔn)酵评砣蝿?wù)中尤為重要。例如，在處理長文本問題或涉及多個步驟的數(shù)學(xué)問題時，該功能為模型提供了更廣泛的語境支持。

2） RL框架的簡化與優(yōu)化

Kimi團隊采用了一種精簡化的RL框架，避免了復(fù)雜的計算技術(shù)（如蒙特卡洛樹搜索或價值函數(shù)），通過更高效的策略優(yōu)化（例如在線鏡像下降法）實現(xiàn)了頂尖性能。

3） 數(shù)據(jù)多樣性與采樣策略

通過整合文本與視覺數(shù)據(jù)，Kimi k1.5大幅提升了模型在多模態(tài)任務(wù)中的表現(xiàn)。此外，課程學(xué)習(xí)和優(yōu)先采樣策略有效解決了模型在弱勢任務(wù)上的訓(xùn)練瓶頸，使其整體能力更加均衡。

06、技術(shù)突破背后的啟示

動態(tài)探索與獎勵機制擴展推理邊界

RL通過引入獎勵機制，讓模型擺脫靜態(tài)數(shù)據(jù)集的限制，為復(fù)雜任務(wù)的解決提供了全新可能。

長上下文能力助力復(fù)雜推理

128k-token上下文窗口的實現(xiàn)，讓模型能夠在長鏈推理任務(wù)中保持連貫性與高效性，解決了傳統(tǒng)方法的性能瓶頸。

資源優(yōu)化與多模態(tài)數(shù)據(jù)整合的重要性

部分回滾、優(yōu)先采樣等技術(shù)優(yōu)化了模型資源分配，而多模態(tài)數(shù)據(jù)的使用拓展了模型的適用場景。

07、總結(jié)與展望

作為一款革命性的多模態(tài)大語言模型，Kimi k1.5通過整合強化學(xué)習(xí)、長上下文推理和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，在推理能力和資源效率上取得了顯著突破。從處理復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題到優(yōu)化短上下文任務(wù)，Kimi k1.5不僅展示了其技術(shù)潛力，也為下一代智能系統(tǒng)提供了強有力的支撐。

參考：

1. ??https://github.com/MoonshotAI/Kimi-k1.5/blob/main/Kimi_k1.5.pdf??
2. ??https://github.com/MoonshotAI/Kimi-k1.5?tab=readme-ov-file??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/2pCFIdh5CxbPjpRnJrJ7BA??