MiMo: ورود شیائومی به دنیای هوش مصنوعی با مدل استدلالی-ریاضی قدرتمند

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به یکی از مهم‌ترین حوزه‌های فناوری تبدیل شده است. شرکت‌های بزرگ فناوری در سراسر جهان در تلاش هستند تا مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمندتری توسعه دهند که بتوانند مسائل پیچیده را حل کنند، داده‌ها را پردازش کنند و حتی استدلال منطقی انجام دهند. در این میان، شیائومی که بیشتر به عنوان یک تولیدکننده گوشی‌های هوشمند و لوازم الکترونیکی شناخته می‌شود، با معرفی مدل هوش مصنوعی MiMo وارد رقابت در این حوزه شده است. 

هوش مصنوعی MiMo 

MiMo  اولین مدل هوش مصنوعی متن‌باز شیائومی است که برای استدلال منطقی و حل مسائل پیچیده توسعه یافته است. این مدل دارای ۷ میلیارد پارامتر است و با وجود اندازه نسبتاً کوچک خود، عملکردی مشابه مدل‌های بزرگ‌تر مانند o1-mini از OpenAI و Qwen-32B-Preview از علی‌بابا دارد.

هدف هوش مصنوعی MiMo

هدف اصلی MiMo بهبود توانایی مدل‌های هوش مصنوعی در انجام استدلال منطقی و حل مسائل پیچیده است. برخلاف بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی که بر روی پردازش زبان طبیعی تمرکز دارند، MiMo  به طور خاص برای وظایف ریاضی و کدنویسی طراحی شده است.

ویژگی‌های کلیدی  MiMo

• حل مسائل ریاضی: این مدل توانایی پردازش و حل مسائل پیچیده ریاضی را دارد.

• کدنویسی و برنامه‌نویسی: می‌تواند کدهای کامپیوتری را تولید و اصلاح کند.

• استدلال منطقی: بهبود فرآیند تصمیم‌گیری هوش مصنوعی در وظایف پیچیده.

• بهینه‌سازی فرآیند پیش‌آموزش برای افزایش دقت در استدلال منطقی.

• یادگیری تقویتی:  بهینه‌سازی عملکرد خود از طریق فرآیندهای یادگیری مداوم.

• پردازش داده‌های حجیم:  آموزش‌دیده با ۲۵ تریلیون توکن برای افزایش دقت استدلالی.

• متن‌باز بودن،: امکان استفاده و توسعه بیشتر توسط محققان و توسعه‌دهندگان را فراهم می‌کند.

مزایای این مدل

• کمک به توسعه‌دهندگان و محققان در حل مسائل پیچیده ریاضی و برنامه‌نویسی.

• افزایش دقت مدل‌های هوش مصنوعی کوچک‌تر در مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر.

• امکان استفاده در دستگاه‌های کم‌مصرف و سازمان‌های تجاری به دلیل اندازه کوچک‌تر و بهینه‌سازی پردازش.

مقایسه با دیگر هوش مصنوعی ها 

مقایسه در بنچمارک های مختلف

هوش مصنوعی MiMo عملکرد قابل‌توجهی در بنچمارک‌های مختلف داشته است و توانسته در برخی موارد حتی مدل‌های بزرگ‌تر را پشت سر بگذارد. در اینجا مقایسه‌ای از نمرات بنچمارک‌های کلیدی بین MiMo و رقبای اصلی آن آورده شده است:

MiMo  با وجود اندازه کوچک‌تر، عملکردی مشابه مدل‌های بزرگ‌تر دارد و در وظایف استدلالی و ریاضی بسیار قدرتمند است. در مقابل، o1-mini بیشتر بر پردازش زبان طبیعی تمرکز دارد، در حالی که Qwen-32B و DeepSeek R1 در تحلیل داده‌های پیچیده و پردازش سریع اطلاعات تخصص دارند. همچنین، MiMo بهینه‌تر از نظر مصرف منابع است و قابلیت اجرا روی دستگاه‌های کم‌مصرف را دارد، که آن را برای کاربردهای گسترده‌تر مناسب می‌کند.