멀티모달 AI의 새로운 표준, Kimi k1.5 – GPT-4o보다 550% 강력한 LLM

Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs

Kimi k1.5는 2025년 1월 22일 출시된 중국에서 개발된 멀티모달 AI 언어 모델로, 강화 학습(RL) 기법을 적극 활용하여 GPT-4o 및 Claude Sonnet 3.5보다 최대 550% 향상된 성능을 기록한 차세대 LLM(Large Language Model)입니다. . 특히 수학 문제 해결(AIME, MATH-500), 코드 생성(LiveCodeBench) 등 여러 벤치마크에서 최첨단(short-CoT) 성능을 기록하며 AI 연구자 및 개발자들 사이에서 주목받고 있습니다.

2025년 1월 22일 발행된 논문 "Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs"

깃허브 링크 https://github.com/MoonshotAI/Kimi-k1.5

GitHub - MoonshotAI/Kimi-k1.5

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1. Kimi k1.5의 주요 특징 및 차별점

1. 멀티모달 지원
   • 텍스트, 코드, 수학적 문제, 이미지 데이터를 처리할 수 있는 통합된 LLM 모델
   • DeepSeek R1과 달리, 다양한 도메인(코딩, 수학, 교육, 비전)을 하나의 모델로 학습
   • 특정한 전문 분야에 대해 더 높은 성능을 발휘
2. 강화 학습(RLHF) 기반의 최적화 전략
   • 기존 LLM 모델들이 supervised fine-tuning(SFT)에 의존하는 것과 달리, 보상 모델(Reward Model)을 통해 지속적인 정책 최적화 수행
   • 학습 과정에서 효율적인 리플레이 버퍼(Replay Buffer) 활용 → 기존 데이터를 재사용하여 학습 성능 개선 및 데이터 낭비 최소화
   • 복잡한 탐색 기법(예: 몬테카를로 트리 탐색)에 의존하지 않고, 단순하고 강력한 최적화 기법 채택
3. 긴 문맥 처리(Long Context Capability)
   • 최대 128K 토큰까지의 긴 문맥을 처리 가능
   • 코드, 논문, 복잡한 문제 풀이 등에서 논리적 연결성과 깊이 있는 이해력 제공
   • DeepSeek R1 및 GPT-4o 대비 더 긴 문맥을 유지하면서도 성능 저하가 적음
4. 강화된 수학적 및 코딩 능력
   • AIME, MATH-500, Codeforces 등의 벤치마크에서 기존 모델 대비 뛰어난 수학 및 코딩 성능
   • Short-CoT(Chain-of-Thought)를 활용한 reasoning 강점 → 빠르고 정확한 문제 해결
   • Long-CoT(Chain-of-Thought) 적용으로 복잡한 문제에도 강력한 추론 능력 제공
5. Kimi k1.5 vs. DeepSeek R1 차이점

   비교항목	Kimi k1.5	DeepSeek R1
   학습 방식	강화 학습(RLHF) 및 롱코티징(long-CoT)	Supervised Fine-Tuning(SFT)
   문맥 길이	128K	200K
   멀티모달 지원	텍스트 + 코드 + 수학 + 비전	텍스트 중심
   성능 최적화	보상 모델 기반 정책 최적화	사전 정의된 데이터셋 기반 최적화
   활용 가능 분야	교육, 금융, 소프트웨어 개발, 연구 등	주로 텍스트 기반 애플리케이션

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2. Kimi k1.5 아키텍쳐 엿보기

Key Ingredients of Kimi k1.5

위그림은 Kimi k1.5 모델의 강화 학습(RL) 시스템 개요 및 부분 롤아웃(Partial Rollout) 전략을 시각적으로 설명하는 다이어그램입니다.

2.1 시스템 개요(System Overview)

시스템의 전체적인 학습 과정은 여러 주요 구성 요소로 나누어집니다:

1. Rollout Workers (롤아웃 작업자)
   • 정책 모델의 현재 가중치를 기반으로 프롬프트 집합에 대한 샘플링을 수행합니다.
   • 생성된 롤아웃 궤적(rollout trajectories)을 수집하여 평가 모델로 전달합니다.
   • 트레이너(worker)로부터 새로운 가중치를 수신하여 성능을 지속적으로 업데이트합니다.
2. Reward Models (보상 모델)
   • 평가된 롤아웃 궤적을 바탕으로 다양한 영역(Code, Math, K-12, Vision)에 대한 보상 점수를 제공합니다.
   • 평가 결과는 마스터 모듈로 다시 전달됩니다.
3. Master (마스터 모듈)
   • 롤아웃 작업자로부터 생성된 데이터를 수집하고, 보상 모델을 통해 평가 요청을 보냅니다.
   • 평가된 데이터를 리플레이 버퍼(Replay Buffer)에 저장하고, 훈련 데이터를 트레이너에게 제공합니다.
4. Replay Buffer (리플레이 버퍼)
   • 다양한 롤아웃 궤적 데이터를 저장하고, 필요한 경우 부분 롤아웃을 수행하여 모델 훈련에 사용합니다.
   • 기존 궤적의 일부를 활용해 불필요한 연산을 최소화하고 효율적인 샘플링을 수행합니다.
5. Trainer Workers (트레이너 작업자)
   • 정책 모델(Policy Model)과 기준 모델(Reference Model)을 활용하여 훈련을 수행합니다.
   • 주기적인 기울기 업데이트(gradient update)를 통해 모델을 지속적으로 개선하고, 새로운 가중치를 롤아웃 작업자에게 제공합니다.

2.2 부분 롤아웃(Partial Rollout)

부분 롤아웃은 학습 프로세스를 최적화하기 위한 전략으로, 다음과 같은 개념이 포함됩니다:

1. 프롬프트 셋(Prompt Set)에서 샘플링
   • 특정 프롬프트에 대해 롤아웃 작업자가 작업을 수행합니다.
2. 다양한 종료 조건
   • 일반적인 종료(Normal stop): 전체 응답이 생성되었을 때 종료됩니다.
   • 길이에 따른 중단(Cut by length): 사전 설정된 최대 토큰 길이에 도달했을 때 중단됩니다.
   • 조기 중단(Repeat, early stop): 동일한 패턴이 반복되거나 조기 종료 기준이 충족되면 중단됩니다.
3. 리플레이 버퍼 저장
   • 생성된 롤아웃 궤적이 조기 종료되었을 경우, 불완전한 데이터를 저장하여 후속 반복 학습에 활용됩니다.

이러한 접근 방식은 훈련 속도를 높이고, 데이터 효율성을 최적화하며, 자원 낭비를 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다.

3. Kimi k1.5의 주요 특징

1. 긴 문맥 이해 능력:
   • 최대 128K 토큰의 문맥 길이를 처리할 수 있으며, 이를 통해 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 능력이 강화되었습니다.
   • 기존 모델 대비 적은 리소스로도 고품질의 롱-chain of thoughts(long-CoT)을 수행합니다.
2. 강화 학습을 통한 최적화:
   • 모델의 성능을 극대화하기 위해 강화 학습(RL)을 활용하여, 몬테카를로 트리 탐색과 같은 복잡한 기법 없이도 효율적인 결과를 도출합니다.
   • 이를 통해 보다 정확한 추론과 문제 해결이 가능해집니다.
3. 멀티모달 지원:
   • 텍스트뿐만 아니라 이미지 데이터를 함께 처리할 수 있어, 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성이 높습니다.
   • 특히 비즈니스, 교육, 연구 등에서 실시간 적용이 가능하도록 설계되었습니다.
4. 쉬운 API 연동:
   • Kimi OpenPlatform을 통해 간단한 API 호출만으로도 모델을 테스트할 수 있으며, Python 기반의 손쉬운 연동 기능을 제공합니다.

4. 활용 사례

Kimi k1.5는 수학적 추론, 코드 자동 생성, 데이터 분석 등 여러 산업에서 적용될 수 있으며, 특히 다음과 같은 분야에서 큰 효과를 발휘합니다.

• 교육 분야:
  • 수학 문제 자동 풀이, 학습 보조 및 온라인 교육 플랫폼에서의 활용
  • AI 기반 자동 채점 및 설명 생성
• 소프트웨어 개발:
  • 코드 자동 생성 및 디버깅 지원
  • 복잡한 소프트웨어 아키텍처 문서 요약 및 분석
• 의료 및 연구:
  • 의료 데이터 분석 및 진단 보조 시스템
  • 연구 논문 분석 및 요약을 통한 효율적인 정보 추출

5. Kimi k1.5 API 테스트 방법

Kimi k1.5 모델을 직접 사용해 보고 싶다면, Kimi OpenPlatform을 통해 테스트 계정을 신청할 수 있습니다. 아래의 간단한 Python 코드를 사용해 모델을 활용해 보세요.

신청링크

from openai import Client

client = Client(
    api_key="YOUR_KIMI_KEY",
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "삼각형의 세 변이 주어졌을 때, 이 삼각형의 면적을 구하는 방법을 설명해 주세요.",
    },
]

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k1.5-preview",
    messages=messages,
    temperature=0.3,
    max_tokens=8192,
)

for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta:
        if chunk.choices[0].delta.content:
            print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

 

이처럼 간단한 API 호출로 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 향후 AI 기반 자동화 및 분석 솔루션에 효과적으로 활용될 수 있습니다.

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6. 결론

Kimi k1.5는 GPT-4o 및 Claude Sonnet 3.5와의 경쟁에서 탁월한 성능을 입증한 멀티모달 LLM으로, 강화 학습을 통해 더 정교한 응답을 제공하며, 코딩, 수학, 교육, 연구 등 다양한 도메인에 적용 가능합니다.

이 모델은 향후 AI 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, AI 연구자와 개발자에게 강력한 도구가 될 것입니다.

지금 바로 Kimi k1.5를 경험해 보세요!