人工智能的飞速发展正以前所未有的速度重塑着我们的世界。其中，大型语言模型（LLM）的崛起尤为引人注目，它们在自然语言处理、图像识别、语音合成等领域展现出强大的能力。然而，这种能力的背后，是对算力的巨大需求，成为了制约LLM广泛应用的关键瓶颈。如何突破算力限制，降低训练和推理成本，已成为业界共同面临的挑战。在这个关键时刻，像蚂蚁集团这样的科技企业正在积极探索，并取得了显著进展，为大模型的普及应用带来了曙光。
降低大模型成本，并非一蹴而就的事情，而是一个需要多维度协同优化的复杂工程。其中，模型架构的创新是关键的一环。传统的稠密模型在计算时需要激活所有参数，这使得算力消耗巨大。而混合专家（MoE）架构的出现，为解决这个问题提供了新的思路。MoE模型并非激活所有参数进行计算，而是根据输入动态选择部分专家网络进行处理。这种稀疏激活机制能够在保持模型性能的同时，显著降低计算量，从而降低对算力的需求。蚂蚁集团开源的百灵轻量版（Ling-Lite）与百灵增强版（Ling-Plus）正是MoE架构的杰出代表。Ling-Lite拥有168亿参数，但有效激活参数仅为27.5亿，而Ling-Plus则具备2900亿参数，激活288亿参数。这意味着，在实际运算中，只有一小部分参数参与计算，大大降低了算力消耗。更为重要的是，Ring-lite模型以Ling-lite-1.5为起点，进一步优化MoE架构，总参数为16.8B，激活参数仅2.75B，并在数学、编程及科学领域推理任务中展现出卓越的轻量级SOTA效果，证明了MoE架构在轻量化和高性能之间的平衡潜力。这种架构上的突破，为大模型的普及应用奠定了基础。未来，我们可以预见，更多的MoE架构变体将被开发出来，进一步提升模型效率，降低计算成本，使得更多企业和个人能够受益于大模型技术。
除了模型架构的优化，国产AI芯片的崛起也为降低大模型成本提供了新的机遇。长期以来，人工智能领域的算力一直依赖于国外厂商的芯片，这不仅增加了成本，也存在潜在的安全风险。因此，发展自主可控的国产AI芯片，对于人工智能产业的健康发展至关重要。蚂蚁集团积极拥抱国产AI芯片，利用AI Infra技术，成功使用国产AI芯片训练大模型，并将计算成本降低了约20%。这一举措不仅降低了自身的运营成本，也为国产AI芯片的应用提供了有力支撑，推动了国内AI产业的自主可控。这不仅仅是算力成本的降低，更是科技自主的象征。展望未来，随着国产AI芯片技术的不断突破，其性能将持续提升，成本将进一步降低，为大模型的训练和推理提供更具竞争力的解决方案。此外，蚂蚁集团还在训练策略上，采用了轻量级分布式分析、异构硬件自适应训练等方法，进一步提升了训练效率。这些技术手段的结合，使得蚂蚁集团能够在成本可控的前提下，训练出更大规模、更高性能的大模型，为大模型的普及应用注入了强大的动力。
模型应用的创新也为大模型的普及起到了重要的推动作用。针对特定场景进行模型定制，可以有效提高模型的效率和精度，从而降低成本。蚂蚁集团推出的Ling-Coder-Lite，是一款基于MoE架构的代码大语言模型，能够将推理效率提升1.5至2倍，极大地提高了代码生成和处理的效率。这意味着开发者可以使用更少的算力资源，完成更多的编码任务，从而降低开发成本。此外，蚂蚁集团还开源了统一多模态大模型Ming-lite-omni，该模型支持理解和生成模型合在一起调用，也可以单独完成理解和生成任务，带来原生全模态交互体验。Ming-lite-omni的创新点在于真正实现了生成和理解模型的统一，以及全模态的输入和输出。这意味着用户可以通过多种方式与模型进行交互，例如语音、图像、文本等，从而获得更加自然和便捷的体验。而Ring-Lite-Distill模型则进一步强调了轻量级推理模型的潜力，通过仅激活27.5亿个参数，实现了最先进的性能，为资源受限的场景提供了解决方案。此外，蚂蚁还开源了用于退火训练的SyntheticQA数据集，以及用于后训练SFT和DPO的数据集，共计约3000个样本，为社区贡献了宝贵的资源。这些面向特定场景的模型定制和开源举措，不仅为开发者提供了强大的工具，也促进了AI技术的普及和应用，推动了各行各业的数字化转型。
总而言之，突破大模型算力限制，降低训练和推理成本，是一个需要全行业共同努力的目标。蚂蚁集团在MoE架构的优化、国产AI芯片的应用以及模型针对特定场景的定制等方面取得的进展，为我们带来了宝贵的经验和启示。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的大模型将更加普及，为各行各业带来更深远的影响。人工智能将不再是少数科技巨头的专属，而是成为每个人都可以使用的强大工具，推动社会进步，创造美好未来。大模型的平民化时代，正在加速到来。
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