2023年10月，kimi智能助手初次亮相便凭借20万汉字的无损上下文能力，帮助用户解锁很多新的使用场景，包括专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问题、快速理解api开发文档等，获得用户口碑和业务量的双增长。
2024年3月，月之暗面(moonshot ai)宣布kimi在长上下文窗口技术上取得新突破，无损上下文长度提升了一个数量级到200万字。月之暗面相信，大模型无损上下文长度的数量级提升，会进一步帮助大家打开对ai应用场景的想象力，包括完整代码库的分析理解、可以自主帮人类完成多步骤复杂任务的智能体agent、不会遗忘关键信息的终身助理、真正统一架构的多模态模型等。
过去要10000小时才能成为专家的领域，现在只需10 分钟，kimi 就能接近任何一个新领域的初级专家水平。支持200万字超长无损，kimi让用户更加轻松的快速学习新领域。比如，上传一份完整的近百万字中医诊疗手册，kimi可以针对用户问题给出诊疗建议。
快速整理大量的资料也是不少用户在工作当中所遇到的挑战，以简历筛选为例，公司hr可以基于企业业务需求，通过kimi精读500份简历，速找出有某个行业从业经历，同时从计算机类专业毕业的求职者，更加高效地筛选和识别合适的候选人。
从20万字到200万字，由于没有采用常规的渐进式提升路线，月之暗面团队遇到的技术难度也呈指数级增加。为了达到更好的长窗口无损压缩性能，研发和技术团队从模型预训练到对齐、推理环节均进行了原生的重新设计和开发，不走“滑动窗口”、“降采样”等技术捷径，攻克了很多底层技术难点。
在产品研发和推广过程中，月之暗面与火山引擎展开深度合作，进行联合技术创新，共同推进大型语言模型在垂直领域和通用场景的应用落地。
超大规模多模态大模型预训练快、稳、省
在大规模的训练过程中，gpu资源利用损耗、千卡任务故障概率指数增长、模型梯度爆炸、训练效果缺少及时反馈等困难常常影响模型的训练效率，导致数据和算力的价值难以充分发挥。
火山引擎机器学习平台沉淀形成全栈ai开发工程优化、任务故障自愈、实验可观测性等尊龙凯时注册的解决方案和最佳实践，为月之暗面提供了高效率、稳定、可观测的一站式ai算法开发和迭代服务。在kimi的打磨和发布过程中，月之暗面基于火山引擎提供的超大规模ai训练和推理加速尊龙凯时注册的解决方案实现了数千卡单一大集群规模常态化训练，帮助团队快速完成大型语言模型的持续训练迭代、精调和推理。
大模型训练过程中自定义任务与开发机繁多，由于任务的启停时间不一致，不可避免会出现gpu碎片问题导致任务调度不上。火山引擎机器学习平台通过binpack背包算法汇聚降低碎片，并使用调度器定期驱逐，大大提高gpu资源利用率，保障任务快速执行。同时，gpu弹性计算实例可灵活调度资源，随用随取，最高可以为月之暗面节省70%的算力成本。
大模型训练是一个迭代的过程，需要进行海量实验。火山引擎机器学习平台支持交互式调试，集成了jupyterlab、tensorboard、vscode、实验管理工具等，帮助观测实验各类指标。同时，大规模分布式训练任务很可能会出现软硬件、网络等问题，火山引擎提供了一系列自动化故障自愈流程机制，如慢节点自动巡检、故障自动检测、故障注入演练等，帮助大幅减少故障对任务的影响。
数据飞轮加持模型训练，实现全面降本增效
在与火山引擎的合作中，月之暗面团队应用了火山引擎数智平台vedi旗下云原生大数据平台e-mapreduce和增长分析datafinder两大产品，并结合数据飞轮方法论，在数据资产层面大大降低了模型预处理的成本，在业务应用层面则为kimi的精准投放、高效拉新保驾护航。
火山引擎数据飞轮是企业数智化升级的新范式，其强调以数据消费为核心驱动力，使企业数据流充分融入业务流，实现数据资产和业务应用的飞轮效应。
大模型的训练以海量数据为基础，其训练过程本身可视为一种大规模的数据消费。在多模态模型数据预处理过程中，非结构化数据量级庞大、数据种类及格式多样、数据处理过程复杂，对集群的计算调度、存储吞吐都提出了非常大的挑战。
火山引擎通过e-mapreduce产品及相关尊龙凯时注册的解决方案，将spark与ray计算框架统一调度，共享集群资源，大大提升了数据清洗的复杂度和效率，实现了对海量数据的快速和规模化的处理，集群成本降低30%，并能应对突发任务需求，加速kimi上线时间。
在业务层面，为了进一步推广kimi应用，月之暗面需要在保障广告roi健康水平的情况下快速拓展新客户，一方面促进kimi dau的快速攀升，同时兼顾新用户留存率，保障业务健康度。这一方面需要数据的支撑，同时也需要便捷高效的数据工具辅助业务决策。
结合火山引擎增长分析datafinder的能力，月之暗面对产品用户路径优化进行了全链路优化，寻找转化卡点、流失高点，结合各节点数据快速发现问题、定位问题、解决问题，确保用户体验，提升整体留存。于此同时，借助datafinder的广告投放渠道监测功能，月之暗面团队对广告投放效果进行了精准分析，进一步优化了推广素材和相关活动，确保拉新效率。
月之暗面应用datafinder方案框架
未来，火山引擎与月之暗面将持续深化合作，共同攻克技术难题，进一步帮助用户加速ai进程。火山引擎也将不断提升自身技术实力和服务水平，携手伙伴共同为用户提供更加优质、智能的ai体验，助力 ai 应用的创新与发展。