การเปิดตัว API ของ Kimi k1.5 จุดประเด็นถกเถียงเรื่องแนวทางการเผยแพร่โมเดล AI

BigGo Editorial Team
การเปิดตัว API ของ Kimi k1.5 จุดประเด็นถกเถียงเรื่องแนวทางการเผยแพร่โมเดล AI

การประกาศเปิดตัว Kimi k1.5 โมเดล AI แบบมัลติโมดัลตัวใหม่ที่อ้างว่ามีความสามารถในการให้เหตุผลระดับแนวหน้า ได้จุดประเด็นการถกเถียงในวงการ AI เกี่ยวกับแนวทางการเผยแพร่โมเดลและภูมิทัศน์ที่กำลังเปลี่ยนแปลงของการพัฒนา AI แม้ว่าโมเดลนี้จะอวดอ้างประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ แต่การตอบสนองของชุมชนสะท้อนให้เห็นถึงความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความโปร่งใสและการเข้าถึงในการวิจัย AI

ผลการดำเนินงานที่สำคัญ:

  • คะแนน AIME: 77.5
  • คะแนน MATH 500: 96.2
  • Codeforces: เปอร์เซ็นไทล์ที่ 94
  • คะแนน MathVista: 74.9

ความสามารถของโมเดล:

  • หน้าต่างบริบท: 128k
  • มัลติโมดัล: รองรับทั้งข้อความและภาพ
  • การให้เหตุผลแบบ Short-CoT และ Long-CoT

การก้าวขึ้นมาของห้องแล็บ AI จีน

การปรากฏตัวของ Kimi k1.5 พร้อมกับพัฒนาการล่าสุดอื่นๆ อย่าง DeepSeek-R1 แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของห้องปฏิบัติการ AI ของจีนในการแข่งขัน AI ระดับโลก การสนทนาในชุมชนชี้ให้เห็นแนวโน้มที่น่าสนใจในการพัฒนา AI ของจีน โดยเฉพาะในแนวทางด้านประสิทธิภาพและการปรับให้เหมาะสม ดังที่สมาชิกในชุมชนคนหนึ่งกล่าวว่า:

ไม่น่าแปลกใจเลยที่ประเทศที่มีประชากร 20% ของโลกจะมีคนฉลาดๆ อยู่บ้าง สิ่งที่น่าสนใจคือวิธีที่จีนมุ่งเน้นการทำงานให้ได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง - สถานะที่เสียเปรียบด้านฮาร์ดแวร์ได้ผลักดันให้พวกเขามุ่งเน้นเรื่องประสิทธิภาพของโมเดลและการกลั่นกรอง ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อพวกเราทุกคน

การถกเถียงระหว่าง API-First กับ Open Source

ประเด็นขัดแย้งสำคัญในชุมชนมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์การเผยแพร่โมเดล ในขณะที่ Kimi k1.5 สัญญาว่าจะให้การเข้าถึง API ผ่าน OpenPlatform ของพวกเขา นักวิจัยและนักพัฒนาจำนวนมากแสดงความไม่พอใจกับแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของบริษัทที่ใช้ GitHub repositories เพื่อการประชาสัมพันธ์มากกว่าการแบ่งปันโค้ดจริงหรือน้ำหนักของโมเดล การปฏิบัตินี้ได้จุดประเด็นถกเถียงเกี่ยวกับความโปร่งใสและความสามารถในการทำซ้ำในการวิจัย AI

แผนผังที่แสดงระบบการฝึกฝนแบบเสริมแรงสำหรับ LLM โดยเน้นให้เห็นกระบวนการต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการปรับขนาดและประสิทธิภาพซึ่งเกี่ยวเนื่องกับกลยุทธ์การเผยแพร่โมเดล
แผนผังที่แสดงระบบการฝึกฝนแบบเสริมแรงสำหรับ LLM โดยเน้นให้เห็นกระบวนการต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการปรับขนาดและประสิทธิภาพซึ่งเกี่ยวเนื่องกับกลยุทธ์การเผยแพร่โมเดล

การจัดทำเอกสารและแนวทางการเผยแพร่

ชุมชนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับรูปแบบของบริษัท AI โดยเฉพาะจากจีน ที่ใช้ GitHub repositories เป็นแพลตฟอร์มการตลาดมากกว่าเป็นที่เก็บโค้ดแบบโอเพนซอร์สจริงๆ ผู้วิจารณ์ชี้ให้เห็นว่า repositories เหล่านี้มักมีเพียงไฟล์ README และเอกสาร API เท่านั้น นำไปสู่การเรียกร้องให้มีการระบุประเภทเนื้อหาของ repository และแนวทางการเผยแพร่ที่โปร่งใสมากขึ้น

ผลกระทบต่อชุมชนวิจัย AI

แม้จะมีข้อถกเถียงเกี่ยวกับรูปแบบการเผยแพร่ แต่การมีส่วนร่วมทางเทคนิคของ Kimi k1.5 โดยเฉพาะในการขยายความยาวบริบทและประสิทธิภาพการเรียนรู้แบบเสริมแรง ได้รับการยอมรับว่ามีคุณค่าต่อวงการ ประสิทธิภาพของโมเดลที่รายงานในการทดสอบต่างๆ รวมถึง AIME และ MATH-500 บ่งชี้ถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในความสามารถด้านการให้เหตุผลของ AI แม้ว่าชุมชนยังคงระมัดระวังเกี่ยวกับการอ้างสิทธิ์จนกว่าจะมีการตรวจสอบอย่างเป็นอิสระ

สถานการณ์นี้สะท้อนให้เห็นความตึงเครียดที่กว้างขึ้นในวงการ AI ระหว่างผลประโยชน์ทางการค้าและความเปิดกว้างทางวิชาการ ชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในการมีมาตรฐานที่ชัดเจนมากขึ้นในการนำเสนอและแบ่งปันโมเดล AI ใหม่ๆ กับชุมชนวิจัย

อ้างอิง: Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs