Kimi k1.5

Kimi k1.5는 중국의 인공지능 기업 Moonshot AI (중국 베이징 본사)가 2025년에 개발한 최첨단 다중 모달 언어 모델(LLM)입니다. Kimi k1.5는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 활용하여 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 나타내고 있습니다.

서론

Kimi k1.5는 GPT-4o, Claude Sonnet 3.5 등을 뛰어넘는 성능을 보유하고 있으며, 다양한 입력 형식에 대한 추론 능력을 갖춘 다중 모달 처리 모델입니다. 이 모델은 강화 학습 기법을 통해 훈련되었으며, 긴 문맥 처리 능력을 갖추고 있어 세밀한 추론 작업에 적합합니다.

주요 특징

1. 장기 문맥 확장

Kimi k1.5는 문맥 창을 최대 128,000 토큰으로 확장하여 긴 문맥을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 문제 해결 능력이 향상되었으며, 기존의 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

2. 강화 학습 기법

이 모델은 강화 학습을 통해 훈련되었으며, 온라인 정책 미러 디센트와 부분 롤아웃 등의 기법을 사용하여 정책 최적화를 개선하였습니다. 이러한 방법은 기존의 Monte Carlo 트리 검색, 가치 함수, 보상 모델과 같은 복잡한 기법에 의존하지 않으면서도 높은 성능을 가능하게 합니다.

3. 다중 모달 처리

Kimi k1.5는 텍스트뿐만 아니라 이미지도 함께 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 다양한 입력 형식을 통합적으로 이해하고 추론할 수 있습니다.

4. 성능 벤치마크

• MATH500: 96.2%

• AIME: 77.5%

• Codeforces: 94 퍼센타일

• MathVista: 74.9%

훈련 과정

데이터 레시피

Kimi k1.5는 실제와 합성 시각 추론 데이터셋을 포함한 다양한 멀티모달 데이터 소스로 훈련되었습니다. 이를 통해 텍스트와 이미지 간의 다중 모달 추론 능력을 강화하였습니다.

샘플링 전략

부분 롤아웃과 커리큘럼 샘플링 등 고급 샘플링 전략을 사용하여 모델의 훈련 효율성을 높였으며, 훈련 자원을 효율적으로 활용하였습니다.

비교 및 성능

다양한 벤치마크 테스트 결과, Kimi k1.5는 기존의 GPT-4o와 Claude Sonnet 3.5 모델을 능가하는 성능을 보여주었습니다. 예를 들어, AIME에서 60.8, MATH 500에서 94.6, LiveCodeBench에서 47.3을 달성하여 뛰어난 짧은 추론(Short-CoT) 성능을 입증하였습니다.

Kimi k1.5와 OpenAI o1의 비교

Kimi k1.5는 OpenAI o1 모델과 비교했을 때 긴 문맥 추론(Long-CoT)에서 대등하거나 더 우수한 성능을 보여주었으며, 특히 복잡한 문제 해결 능력에서 뛰어난 성과를 기록했습니다.

사용법

kimi.ai 에서 사용 가능합니다. 회원 가입할 때는 휴대폰 번호를 필요로 하는데 한국 번호도 지원하네요.

결론

Kimi k1.5는 강화 학습과 장기 문맥 확장을 통해 기존의 언어 모델이 처리하기 어려운 복잡한 추론 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 엔터프라이즈와 연구 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있는 이 모델은 다중 모달 데이터를 효율적으로 처리하고 뛰어난 추론 능력을 발휘합니다.