人工智能的浪潮席卷全球，深度学习模型在各个领域展现出强大的能力，然而，构建和运行这些模型，特别是大型语言模型（LLM），需要消耗惊人的计算资源。这种对算力的巨大需求，如同横亘在AI普及之路上的高山，成为制约大模型广泛应用的关键瓶颈。降低训练和推理成本，让更多机构和个人能够负担得起AI技术，成为业界亟待解决的问题。在算力困境面前，涌现出诸多创新性的解决方案，其中，以蚂蚁集团为代表的技术团队，通过软硬件协同优化、模型架构创新以及多模态能力的拓展，为大模型的发展开辟了新的道路。
算力需求的激增并非一蹴而就，而是伴随着模型规模的不断增长而日益凸显。早期的深度学习模型参数量相对较小，可以在通用计算平台上进行训练和推理。但随着Transformer等模型的出现，模型参数量呈指数级增长，动辄达到数十亿甚至数千亿级别。如此庞大的参数量，使得传统的计算架构难以胜任，需要专门的加速硬件，如GPU或TPU。然而，即使是高端的加速硬件，也面临着成本高昂、功耗巨大等问题。因此，如何在高算力需求和有限的资源之间找到平衡，成为大模型发展的关键挑战。
模型架构的革新：混合专家模型（MoE）的崛起
蚂蚁集团在突破算力瓶颈方面，将混合专家模型（MoE）架构视为核心策略并加以优化。MoE模型的核心思想是将模型的参数划分为多个“专家”，每个专家专门处理特定类型的输入。这种架构的优势在于，对于每个输入，只有一部分专家被激活，从而降低了计算量。例如，如果一个模型有100个专家，但每次只激活其中的10个，那么计算量就相当于只有10个专家的模型。蚂蚁集团开源的百灵系列模型，包括百灵轻量版（Ling-Lite）和百灵增强版（Ling-Plus），便是基于MoE架构构建的优秀实践。Ling-Lite拥有168亿参数，但有效激活参数仅为27.5亿，这意味着在保证模型容量的同时，显著降低了计算需求。Ling-Plus则参数规模更大，达到2900亿，激活参数为288亿，同样展现了MoE架构在提升模型规模的同时，控制计算成本的优势。这种设计理念不仅降低了训练和部署的门槛，也使得大模型能够在相对有限的硬件资源下运行。未来，MoE架构有望进一步发展，例如通过动态调整激活专家的数量，以适应不同的计算资源和任务需求，从而实现更高效的资源利用。此外，针对MoE模型的路由策略，也可以进行更深入的研究，以提高专家的利用率和模型的性能。
软硬件协同优化：国产AI芯片的崛起
除了模型架构的优化，硬件适配也是突破算力限制的重要途径。过度依赖国外高端GPU，不仅增加了成本，也存在潜在的安全风险。蚂蚁集团通过利用国产AI芯片进行大模型训练，成功将计算成本降低了约20%。这一突破表明，通过AI Infra技术的开发，可以有效利用国产硬件资源，降低对国外高端GPU的依赖，并进一步降低大模型的训练成本。这种软硬件协同优化的策略，不仅降低了成本，也提高了灵活性，使得大模型可以在更广泛的平台上部署。蚂蚁集团还针对MoE模型的稀疏激活特性，开发了独创的C3PO技术，进一步提升了推理效率。这种技术针对MoE模型的特性进行了专门的优化，可以更高效地利用硬件资源，提高推理速度。未来，随着国产AI芯片性能的不断提升，以及软硬件协同优化技术的不断发展，国产AI芯片在大模型训练和推理中的应用将会更加广泛。可以预见，针对特定模型架构和任务类型的专用芯片，将成为未来的发展趋势，从而进一步提高计算效率和降低成本。
多模态能力的拓展：更广泛的应用场景
大模型不仅在文本处理方面取得了显著进展，在多模态方面也展现出巨大的潜力。蚂蚁集团在多模态大模型方面取得了显著进展，Ming-lite-omni模型便是其开源的统一多模态大模型，支持理解和生成模型的统一调用，以及单独完成理解和生成任务，实现了原生全模态交互体验。这意味着模型能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据，并能够根据不同的任务需求，灵活地切换不同的模态。例如，可以利用多模态大模型进行图像描述生成、视频内容理解、语音识别等任务。Ling-Coder-Lite模型的开源，则进一步拓展了大模型在代码生成领域的应用。该模型基于MoE架构，能够将推理效率提升1.5至2倍，为开发者提供了强大的代码辅助工具。Ring-lite模型作为Ling-lite-1.5的优化版本，同样采用了MoE架构，总参数为16.8B，激活参数仅为2.75B，专注于数学、编程及科学领域推理任务，展现了蚂蚁集团在轻量级推理模型方面的技术实力。多模态能力的提升，将为大模型在更广泛的应用场景中发挥作用奠定基础。未来，多模态大模型有望在智能助手、自动驾驶、医疗诊断等领域发挥重要作用。
综上所述，蚂蚁集团在突破大模型算力限制方面，采取了多管齐下的策略，包括MoE架构的优化、硬件适配、训练策略的创新以及多模态能力的拓展。通过开源一系列具有创新性的模型，为大模型的发展提供了新的思路和解决方案，也为降低大模型的训练和推理成本，推动其在更广泛的应用场景中发挥作用做出了重要贡献。这些成果表明，通过技术创新和软硬件协同优化，大模型的发展将不再受算力限制的制约，而是能够朝着更加高效、智能和普惠的方向发展。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，大模型将会成为推动社会进步的重要力量。
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