KIMI与海内外主流模型对比及应用方向 -20240321

关键词 大模型长上下文编码产品思维压缩感知多模态数据插件准确性记忆能力应用产品化模型能力中文英文插件化调用监管商业化Kimi 全文摘要 本文讨论了大模型在处理厚书籍和长段落的记忆与存储能力、关键信息提取等方面的编码技术。其中包括基于纯技术驱动和产品思维的两种路径，以及设置编码、向量到token阶段的处理方法。同时探讨了如何针对不同语料库进行适应和拓展，以及需要有效的训练数据来支持模型的训练。 关键词 大模型长上下文编码产品思维压缩感知多模态数据插件准确性记忆能力应用产品化模型能力中文英文插件化调用监管商业化Kimi 全文摘要 本文讨论了大模型在处理厚书籍和长段落的记忆与存储能力、关键信息提取等方面的编码技术。其中包括基于纯技术驱动和产品思维的两种路径，以及设置编码、向量到token阶段的处理方法。同时探讨了如何针对不同语料库进行适应和拓展，以及需要有效的训练数据来支持模型的训练。此外，对于大模型的应用拓展和与其他模型的比较也有所涉及。以ka为代表的模型在行业拓展中应用广泛，增长迅速。该模型思路简单，先免费吸引用户，然后考虑付费机制。它在聊天、阅读、创作、虚拟等领域拓展潜力大。数据训练需要大量图片、视频、文本数据。模型插件和调取是未来发展方向。此外，该对话片段还讨论了大模型公司的能力和TB产品打磨的问题，以及国内自然语言处理模型在文本场景和不同领域的能力方面已取得的重要进展和仍存在的发展空间。同时，也提到了模型厂商的评价标准和测试方式，以及大模型规则向量数据库和kimi实现长文本知识库的差异和kimi内部是否使用向量数据库的问题。最后，对方还提到了Kimi的付费范围以及算力紧缺下的调优工具和模型量化的重要性。 章节速览 □00：00大模型编码技术及应用 本文讨论了大模型在处理厚书籍和长段落的记忆与存储能力、关键信息提取等方面的编码技术。其中包括基于纯技术驱动和产品思维的两种路径，以及设置编码、向量到token阶段的处理方法。同时探讨了如何针对不同语料库进行适应和拓展，以及需要有效的训练数据来支持模型的训练。 □05：02大模型训练和推理的核心能力 对话片段中讨论了大模型训练和推理阶段的核心能力，包括训练的寿命扩大、神经元分布、权重训练、提升体验、参数量处理、压缩感知技术等。同时，对于大模型的应用拓展和与其他模 型的比较也有所涉及。 □11：31模型拓展应用广泛 以ka为代表的模型在行业拓展中应用广泛，增长迅速。该模型思路简单，先免费吸引用户，然后考虑付费机制。它在聊天、阅读、创作、虚拟等领域拓展潜力大。数据训练需要大量图片、视频、文本数据。模型插件和调取是未来发展方向。与其他模型相比，具有更好的逻辑能力和思维能力，特别是在中文状态下。 □18：16靠山与GT5模型的比较及优势 该对话片段讨论了靠山与GT5模型在模型参数量、长上下文长度和工具链执行等方面的差异和优势。同时，还提到了GT5在视频生成和G65的幻觉问题上的表现。此外，对字节的模型在中文领域应用上的劣势和插件化能力的优势也进行了讨论。最后，还提到了靠山在国内与国外模型的对比以及在生产类应用上的发展。 □25：08小模型应用的细分场景及发展趋势 对话中介绍了各种小模型应用的细分场景，以及这些场景下的发展趋势。其中包括单一分析处理、多任务流程处理和物理世界拓展三类应用。讲述者指出，在大模型当下实践中，基于模型能力的增长预期去做产品是不可避免的趋势。此外，讲述者还提到了KE现在的用户反馈和迭代过程，以及搜索推荐、法律、办公等领域的应用渗透。最后，讲述者回答了一个关于大模型扩容和供需矛盾的问题，并解释了目前出现的情况。 □31：59大模型公司能力评价及TB产品打磨 对话中讨论了大模型公司的能力和TB产品打磨的问题。对于大模型公司的能力评价，产业人士认为在国内相对靠前的公司中，它们的能力大致接近于GPT3或3.5，但没有明显的孰强孰弱。而TB产品则更注重满足C端用户的具体需求，放弃了部分通用能力。因此，如果跳出现有的热门应用场景，TB的综合性能已经在国内领先。 □37：22国内自然语言处理模型的对比与评估 本文对国内自然语言处理模型进行了横向对比与评估。在中文层面上，科大讯飞和百度在大部分维度上已经超越了GP3.5。而在中文能力方面，月亮面和质谱已经接近四的水平，并且在很 多场景下比GP4的能力更高。然而，在结构化信息输出和图像处理方面，这些模型还存在一定的短板。发言人认为，国内的自然语言处理模型在文本场景和不同领域的能力方面已经取得了重要的进展，但在结构化信息处理和图像处理方面仍有进一步发展的空间。 □44：19模型评价标准和测试方式 对话中讨论了模型厂商的评价标准和测试方式。提到了自建数据库、多轮对话和视觉领域的一致性评估等。同时，也提到了模型参数量的改变和权重分配的重要性。 □48：56大模型规则向量数据库和kimi的差别及内部架构 该对话片段讨论了大模型规则向量数据库和kimi实现长文本知识库的差异，以及kimi内部是否使用向量数据库。还提到了大模型训练对算力的需求和参数量的增长，以及模态层面对索尼的需求。未来的大模型训练仍需要更多的算力和参数量拓展。 □54：24付费意愿最高的领域和用户类型 目前付费意愿最高的领域是C端和剧本演示，特别是拥有几百万粉丝的用户和自媒体。办公用户也有较高的付费意愿。关于kimi在多模态上的推出时间和方向，以及参数量和MOE架构，目前还没有确切信息。然而，根据对cloud3模型的比较，可以判断kimi在中文能力上比GPT4.5强。 □01：00：33Kimi付费范围及算力调优工具 对话中提到了Kimi的付费范围以及算力紧缺下的调优工具。针对付费范围，对方表示目前不太清楚，需要和产品那边沟通；对于算力紧缺，对方提到需要使用调优工具来保证不同用户的优先级，并采取一些技术手段来处理输出和输入的争先恐后状态。此外，对方还提到了模型量化的重要性，否则将无法应对千亿级参数模型的效果要求。 要点回顾 在处理长文本时，如何增强记忆能力和提取关键信息的能力？ 为了应对长文本，有两种主要路径：一种是纯技术驱动，通过不断优化编码方式，如使用ROPE编码，使得文本信息在向量阶段到token阶段的编码更加固定、量化和有效，从而在计 算时能够更好地识别和提取关键信息；另一种是基于用户思维和产品思维的方法，通过解决关键问题如如何让记忆能力、存储能力和提取关键信息的能力达到最佳水平。 大模型构建过程中，如何优化训练和推理阶段以提高效率？ 在构建大模型时，需要优化训练过程，确保神经元在不同显卡上分布，并建立情感链接以增强模型的准确性。此外，在网络层面要针对特定语料库进行持续拓展和适应，包括符号扩展等。训练时还需考虑如何使模型参数足够大以处理复杂情境，同时保持训练过程的高效性和流畅性，比如将参数量拉到1000万或亿级别。在推理阶段，需确保随着文档数量的增长，推理速度仍能保持快速且流畅。 对于压缩感知技术在大模型中的应用及其挑战是什么？ 在大模型中，压缩感知技术用于帮助模型理解哪些信息更重要，以及在长上下文中关键信息的变化。该技术通过粗粒度压缩感知和困惑度处理来识别文本与各段落之间的相关性，并通过重排序清晰感知关键信息。在实际应用中，测试模型对大量文档的处理能力才是核心，而非简单的单个问题测试。对于多模态模型，如基于视频的模型，连续绘画的一致性和长时间视频处理能力也是关键优势。 kimi模型在行业拓展方面有哪些特点和应用情况？ kimi模型在拓展应用时具有广泛性，它不仅适用于小程序、APP、网页等前端界面，还覆盖手机端应用页面。目前，其月活、日活增长迅速，可能在短时间内达到国内大厂同类数据水平。kimi采用免费体验策略，通过向用户提供百万级用户以积累用户基数，待用户数量达到四五百万时再考虑付费机制。 kimi模型在不同领域中的应用效果如何？ kimi在聊天、阅读、创作、虚拟人、论文阅读翻译以及影视剧本创作等场景下表现出色，能够快速高效地处理长文本信息。虽然kimi的数据训练依赖大量文本、图片和视频数据，但在这些领域的应用效果远优于其他模型，比如对比心态模型，kimi在视频处理方面具有更佳的连贯性和一致性。 kimi与GoogleGPT-5模型在长上下文长度和逻辑能力上的差异是什么？ kimi模型在长上下文长度上表现优异，而GPT-5模型在这方面有所欠缺。然而，在逻辑能力和类人化思维方面，GPT-5模型表现出色，且在文档处理和联网搜索方面优于kimi，特别是在中文环境下。 字节系统在模型应用方面的优势和劣势是什么？ 字节系统的插件化能力使其可以像积木一样搭建，适合开发者进行个性化操作，尤其在实现特定场景任务时，通过添加插件可以提高工作效率。尽管字节系统在结构化信息输出方面有一定优势，但对于C端用户而言，使用流程相对复杂，不如kimi那样直接且友好。 大模型如何解决用户幻觉问题并提高用户体验？国内模型在分辨率和动态效果上与国外有何差距？ 通过在模型运行过程中创建数据库，以及调用自定义自助库，可以在一定程度上解决大模型用户面临的幻觉问题，使得回答更加准确，用户体验得到显著提升。目前国内模型在分辨率和场景对应上已经基本持平，但在动态效果上稍逊于国外。不过，国内已经涌现出多个能力强大的模型，并且pm团队计划将这些能力纳入到长三角模型中，以提高整体性能。 小模型应用的特点和盈利能力如何？在当前监管环境下，中国对大模型的发展趋势是什么？ 一些小模型应用利用miniAPI或其他开源模型进行微调，在细分场景中上线后无需大量开发就能快速盈利，有的应用月收入可达几百万甚至上千万。在监管态势下，国内将不可避免地接入像阿里这样的优秀大模型，以满足用户需求和市场竞争。 模型应用可以分为哪几类？ 模型应用主要分为三类：第一类是处理单一分析任务，不需要通用能力；第二类是多任务交叉处理；第三类是拓展至物理世界的AI应用，如机器人、汽车等领域，这类应用的天花板更高。 产品设计应如何基于模型能力增长预期？ 在大模型实践过程中，需要基于当前模型能力的增长预期来设计产品，确保产品能够利用现有模型达到一定效果，并且能够在模型能力稍有提升后，产品也能有所改进。 针对大模型的使用和成本问题，如何看待当前状况以及未来发展方向？ 大模型目前处于急速扩容阶段，短期内可能出现资源紧张和部分功能错误的情况。尽管如此，公司仍需做好产品，烧钱是当前必要的投入，以期待大规模商业化后的盈利。对于C端用户，按照平均token需求计算，每天消耗的成本大约在几十元至几百元不等。随着DAU的增长，成本也会相应增加。 国内大模型在中文层面与国外模型相比如何？ 在国内，kimi、白川minimax等在中文层面上已经超越了GP3.5，尤其在月亮面和质谱这样的场景下，其中文能力接近甚至高于四的水平，甚至在某些场景下表现比四还要好。而像讯飞、百度等大厂在中文层面上目前的整体能力比kimi稍弱。 kimi在哪些能力上表现出优势？kimi在哪些领域的能力相对弱一些？ kimi的优势主要体现在联网搜索、文档处理和成分分析等方面，这些能力背后依赖长上下文技术，使其在与用户交互、多人对话、阅读、写作、创作等多个场景中表现出一定的优势。kimi在结构化信息的输出（如表格制作）以及对网站上非结构化数据（如从网站上获取机票信息）的处理能力相对较弱。同时，对于图像中潦草文字的识别也存在一定的挑战。 kimi的发展战略是否放弃通用性而专注于解决特定需求痛点？ 可能是一种策略选择，即适当放弃通用性，专注于解决tob或toc需求痛点，如偏垂类任务，并先通过这些任务提升用户数，然后利用用户数据反馈来强化其他相对偏弱的能力。 业界如何评价一个公司的模型综合能力？ 评价一个公司的模型综合能力通常会使用内部自建数据库进行测试，对话多轮对话和观察视觉一致性来评估模型性能。相较于公开测评结果，更注重模型在实际场景中的表现和用户直观感受的评分。 提升模型参数量与提升