情欲九歌qvod 蚂蚁自研2900亿大模子用国产AI芯片考研，计较资本508万元低于DeepSeek｜钛媒体AGI
发布日期：2025-03-27 06:57 点击次数：61
（图片开始：钛媒体AGI裁剪林志佳拍摄）情欲九歌qvod
跟着DeepSeek激勉 AI 算力优化激越，蚂连合团全面发力 AI 时刻，基于中国AI芯片进行Infra，杀青了模子时刻落魄。
3月24日音书，钛媒体AGI获悉，近日，蚂连合团CTO、平台时刻劳动群总裁何征宇率领Ling Team团队，运用AI Infra时刻，开荒了两个百灵系列开源MoE模子Ling-Lite 和 Ling-Plus，前者参数范畴168亿，Plus基座模子参数范畴高达2900亿，比拟之下，AI行业估量GPT-4.5参数目1.8万亿，DeepSeek-R1参数范畴达6710亿。
同期，论文清楚，蚂蚁团队在模子预考研阶段使用较低规格的硬件系统，将计较资本裁汰约20%，达508万元东说念主民币，最终杀青与阿里通义Qwen2.5-72B-Instruct 和 DeepSeek-V2.5-1210-Chat十分的性能。
现在，关系时刻效果论文发表在预印版Arxiv平台上。据彭博，该模子在考研阶段使用的是国产AI/GPGPU芯片家具，并非全齐使用英伟达芯片，但最终得到的末端与英伟达芯片（如H800）的末端雷同。
这是蚂连合团初度谨防表示其在AI算力层面的进展，第一次揭秘了本身何如以远低于DeepSeek、OpenAI等高大模子所需的计较资本，完成AI大模子时刻的考研并将其开源，从而加入了中好意思 AI 科技竞争激越中。
连年来，大谈话模子发展赶快，尤其是DeepSeek激越，激勉学界和业界对通用东说念主工智能（AGI）的平凡商量，而羼杂群众（MoE）模子在特定任务中阐发优异，但考研依赖高性能计较资源，资本不菲，遏抑了其在资源受限环境中的应用。
蚂蚁Ling团队觉得，固然MoE模子考研对高性能AI芯片（如H100和H800）需求大，且资源供应，但低性能加速器更易得到且单元资本效益高，因此，模子需要能在异构计较单元和散播式集群间切换的时刻框架。同期在AI Infra部分，在跨集群、跨开荒的兼容和可靠层面进行性能优化。该公司设定的主义是“不使用高档GPU”来彭胀模子。
具体来说情欲九歌qvod，蚂蚁Ling团队在模子考研环境、优化政策、基础要津、考研过程、评估末端、推理等层面齐进行优化和落地。
其中在预考研层面，蚂蚁构建约9万亿 token 的高质地语料库，遴选转变的MoE架构，分析缩放规矩详情超参数，多阶段考研并应酬瞬时尖峰问题，而况通过优化模子架构和考研政策，如选拔匹配架构、集成考研框架、开荒XPUTimer和EDiT政策等，提高考研服从。
论文清楚，在AI异构计较平台上，时刻东说念主员们将多个考研框架集成到长入的散播式深度学习框架中，即开源格式DLRover。同期，为了运用各式平台的具体特点，团队开荒了轻量级调试用具XPUTimer，有助于快速、高效进行任务性能分析，并将内存使用量减少90%。而EDiT（弹性散播式考研）则在各式确立下，考研时刻最多可减少66.1%。
此外，在存储优化中，通过存储与考研经由的协同联想，提高MoE场景下的I/O服从，通过5000个加速器 MoE 考研任务，将检讨点写入延长裁汰了50%，减少一半的时刻挥霍，同期还将考研节点上的峰值内存挥霍裁汰了60%。
蚂蚁时刻团队示意，运用Ling-Plus，在五种不同的硬件确立上对9万亿个token进行预考研，其中，使用高性能硬件确立（确立D）考研1万亿token的预考研资本约为635万元东说念主民币，但蚂蚁的优化方法将使用低规格硬件将资本降至508万元附近，糟塌了近20%的资本。
蚂蚁示意，这一末端说明了在性能较弱的硬件上考研发轫进（SOTA）的大范畴 MoE 模子的可行性，使得在计较资源选拔方面为基础模子开荒提供更生动、更经济的方法。
把柄蚂蚁论文提供的FLOPS峰值，钛媒体AGI觉得，这些 AI 加速器家具中可能包括壁仞、天数、寒武纪的算力芯旋即刻。
这与英伟达的初志以火去蛾中。英伟达CEO黄仁勋觉得，即使 DeepSeek 的 R1 等更高效的模子出现，计较需求仍将增长，AI 大模子需要更好的芯片来创造更多收入，而不是更低廉的芯片来削减资本。他坚抓打造具有更多处理中枢、晶体管和更大内存容量的高性能GPU芯片和“AI 工场”。
末端清楚，在英语交融方面，蚂蚁论文中示意，Ling-Lite模子在一项流毒基准测试中的阐发优于 Meta的Llama 3.1-8B模子。在华文基准测试中，Ling-Lite 和 Ling-Plus 模子均优于 DeepSeek 的同类模子。
“Ling-Plus 和 Qwen2.5-72B-Instruct 在安全性方面阐发隆起，且Ling-Plus在荒唐终止方面阐发更佳。DeepSeek系列模子的荒唐终止应许最少，但部分安全性较低。而Ling-Plus 在安全性和终止率之间阐发出更好的合座均衡，在这些方针的平均值方面取得了最佳的末端。”论文示意。
据悉，蚂蚁百灵大模子Ling-Plus 和 Ling-Lite将盘算开源，并应用于医疗、金融等行业鸿沟。
现在，蚂蚁领有三款 AI 助手管家家具——生计助手“支小宝”、AI金融管家“蚂小财”，以及刚刚发布的 AI 大夫助手等家具和处罚决策。
不外，蚂蚁也在论文中示意，大模子考研是一个具有挑战性且资源密集的过程，不时伴跟着各式时刻贫瘠，荒唐和极端很常见，有些相对容易处罚，而有些则需要多数时刻和元气心灵。而Ling系列模子在考研阶段靠近挑战，包括闲隙性，即使是硬件或模子结构的微细变化也会导致问题，包括模子荒唐率的大幅高涨。
针对这份论文，彭博行业接洽高档 BI 分析师Robert Lea示意，蚂蚁的这一效果强调了中国 AI 转变智商不时增强，以实时刻向上的要领加速。淌若本色得到证明，这将突显出中国正执政着 AI 自食其力的主义迈进，因为中国正在转向资本更低、计较服从更高的模子，以绕过英伟达芯片的出口不竭。
（本文首发于钛媒体App，作家｜林志佳）
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