Kimi k1.5: Come il reinforcement learning sta trasformando l'IA 🏆 I modelli linguistici hanno raggiunto traguardi impressionanti, ma la loro crescita è limitata dai dati di addestramento. Kimi k1.5 affronta questa sfida con il reinforcement learning (RL), permettendo al modello di esplorare e imparare in modo autonomo. ⛓️ Kimi k1.5 usa il RL per addestrare il modello su contesti lunghi fino a 128k token, migliorando la generazione di catene di pensiero (CoT). Questo approccio, combinato con tecniche di ottimizzazione, rende il modello più efficiente. 👀 Kimi k1.5 ragiona su dati testuali e visivi in modo congiunto, rendendolo ideale per compiti come la risoluzione di problemi matematici con supporto visivo o l'interpretazione di grafici complessi. 🎯 Kimi k1.5 raggiunge punteggi record su benchmark come AIME (77.5), MATH 500 (96.2), e Codeforces (94° percentile), superando modelli come GPT-4 e Claude Sonnet 3.5. Le tecniche long2short migliorano l'efficienza. 🤔 Kimi k1.5 dimostra che RL e contesto lungo possono portare a miglioramenti sostanziali nelle capacità di ragionamento. Con prestazioni all'avanguardia, è destinato a diventare un punto di riferimento. 🇨🇳🤖 Dopo DeepSeek, un altro modello cinese raggiunge livelli di performance da top di gamma tra i Large Language Models disponibili pubblicamente, con punteggi molto simili a o1 di OpenAI 👇🏽🗣️ 💬 Cosa ne pensi di queste innovazioni? Condividi la tua opinione nei commenti!
