近年来，人工智能领域的大语言模型（LLM）如同雨后春笋般涌现，极大地推动了自然语言处理、计算机视觉等领域的进步。然而，算力成本高昂和模型效率低下一直是制约其更广泛应用的两大难题。为了破解这一困局，全球各地的研究者和开发者们纷纷将目光投向模型压缩、优化以及创新架构设计。在这场技术变革的浪潮中，蚂蚁集团凭借其在混合专家（MoE）架构上的深入探索和创新实践，取得了令人瞩目的进展，不仅推出了多款性能卓越的大模型，更积极地将这些模型开源，为整个AI生态系统的繁荣发展注入了强大的动力。
面对大模型部署的挑战，蚂蚁集团选择了一条极具前景的道路：拥抱MoE架构。MoE架构并非将所有的神经元都投入到每一次计算中，而是将大型模型分解为多个“专家”子模型，每个专家负责处理特定类型的输入数据或执行特定类型的任务。在实际推理过程中，只有最相关的几个专家会被激活，协同完成任务，从而大幅降低计算成本和延迟。这种策略犹如一支训练有素的特种部队，只有在需要时才会派遣精锐力量，避免了资源浪费，提高了效率。
蚂蚁集团的Ling-Lite模型就是一个很好的例子。这款模型总参数量达到168亿，但真正有效激活的参数仅为27.5亿，这意味着在推理过程中，只有大约16%的参数参与计算。这种显著的效率提升归功于MoE架构的巧妙设计。紧随其后推出的Ling-Plus模型则进一步扩大了规模，其基座模型参数量高达2900亿，充分展现了蚂蚁集团在MoE模型训练和优化方面的雄厚实力。为了驾驭如此庞大的模型，蚂蚁集团采用了轻量级分布式分析和异构硬件自适应训练策略，使得同尺寸模型能够达到更高的性能，有效突破了算力瓶颈。可以预见，未来MoE架构将会得到更广泛的应用，尤其是在算力资源有限的边缘设备上，将发挥更大的作用。它可能使得智能手机、智能家居设备等也能流畅运行复杂的人工智能任务，而无需依赖云端服务器。
除了持续提升基础模型的性能，蚂蚁集团还在推理效率方面做出了显著的努力。Ring-lite就是在此背景下诞生的，它是蚂蚁技术团队在Ling-lite-1.5模型基础上进一步优化的轻量级推理模型。Ring-lite同样采用了MoE架构，并在多项推理榜单上取得了领先的SOTA（State-of-the-Art）效果，充分验证了MoE架构在推理领域的巨大潜力。值得一提的是，Ring-Lite-Distill模型通过精馏技术，在保持高性能的同时，进一步降低了模型复杂度，使其更易于部署和应用。此外，蚂蚁集团在训练这些模型时，积极探索降低成本的方法，例如采用国产AI芯片进行训练，成功将计算成本降低了约20%。这不仅体现了其技术实力，也展现了其对国产化AI生态的坚定支持。随着国产AI芯片的性能不断提升，未来有望进一步降低大模型的训练成本，加速AI技术的普及。
蚂蚁集团对MoE架构的探索并不局限于语言模型，而是将其应用于更广泛的多模态大模型领域。Ming-lite-omni模型就是其最新的成果，它支持理解和生成模型合在一起调用或单独完成任务，具备全模态输入和输出能力，能够处理文本、图像、音频等多种类型的数据。Ming-lite-omni的发布，标志着蚂蚁集团在多模态AI领域迈出了重要一步，并对标了OpenAI的GPT-4o等先进模型。未来，多模态模型将会更加普及，它们能够更好地理解人类的意图，并以更自然的方式与人类进行交互。例如，用户可以通过语音指令来控制智能家居设备，或者通过上传图片来搜索相关信息。此外，蚂蚁集团还开源了Ling-Coder-Lite，一款基于MoE架构的代码大语言模型，能够将代码生成效率提升1.5至2倍，为开发者提供了强大的工具。这将极大地提高软件开发的效率，加速数字化转型。
开源是推动技术进步的重要驱动力。蚂蚁集团开源Ling-Lite、Ling-Plus、Ming-lite-omni和Ring-lite等模型的举措，对于推动AI技术的普及和发展具有重要意义。开源不仅能够加速技术的迭代和创新，也能够促进产学研之间的合作，共同解决AI领域面临的挑战。通过开源这些模型，蚂蚁集团希望能够吸引更多的开发者和研究者参与到AI技术的开发和应用中来，共同构建一个更加繁荣的AI生态系统。可以预见，在开源社区的推动下，这些模型将会被不断改进和优化，并在各个领域得到广泛应用，从而推动AI技术的进步，并为人类社会带来更多的福祉。
总而言之，蚂蚁集团在MoE架构上的持续投入和创新，以及积极拥抱开源的战略，为AI技术的未来发展注入了新的活力。从降低算力成本，提高模型效率，到拓展多模态应用，再到代码生成效率的显著提升，蚂蚁集团的实践充分展现了AI技术在各个领域的广泛应用前景。随着技术的不断进步和生态系统的日益完善，我们有理由相信，AI将在未来的世界中扮演更加重要的角色，深刻地改变我们的生活和工作方式。
发表评论