Ling-1T是什么

Ling-1T 是螞蟻集團開源的萬億參數(shù)語言模型，定位為“旗艦級非思考模型”?；?MoE（Mixture of Experts）架構(gòu)，擁有 1 萬億參數(shù)，每次推理激活約 510 億參數(shù)，支持 128K 上下文長度，適合處理長文檔任務(wù)。Ling-1T 專注于在有限的輸出 token 下直接給出高質(zhì)量的推理結(jié)果，推理效率極高。模型在編程、數(shù)學(xué)推理、知識理解、創(chuàng)意寫作等任務(wù)中表現(xiàn)出色，處于開源模型的第一梯隊。

Ling-1T的主要功能

• 高效推理：在有限的輸出 token 下直接給出高質(zhì)量的推理結(jié)果，推理效率極高，適合快速解決問題。
• 長文本處理：支持 128K 上下文長度，能處理長文檔任務(wù)，適合法律、金融、科研等領(lǐng)域的復(fù)雜推理。
• 創(chuàng)意寫作：模型能生成富有創(chuàng)意的文案、劇本、詩歌等，滿足內(nèi)容營銷、廣告文案創(chuàng)作等需求。
• 多語言支持：支持處理英文等其他語言的任務(wù)，具備一定的多語言能力。
• 多任務(wù)能力：在編程輔助、數(shù)學(xué)解題、知識問答、多輪對話等任務(wù)中表現(xiàn)出色，能生成高質(zhì)量的代碼和設(shè)計。
• 應(yīng)用集成：支持集成到各種工具中，如支付軟件、理財助手、健康助手等，提升智能化水平。

Ling-1T的技術(shù)原理

• MoE 架構(gòu)：基于 Mixture of Experts（MoE）架構(gòu)，總參數(shù)量為 1 萬億，包含 256 個專家。每次推理僅激活約 510 億參數(shù)，顯著降低推理成本，同時保持高性能。前幾層使用密集結(jié)構(gòu)（Dense），后面切換到 MoE，降低淺層網(wǎng)絡(luò)的負載不均衡。

• 高推理密度語料：用超過 20T+ token 的高質(zhì)量、高推理密度語料進行預(yù)訓(xùn)練，確保模型具備強大的邏輯密度和思維深度。預(yù)訓(xùn)練分為三個階段：

• Pretrain Stage 1：10T 高知識密度語料。

• Pretrain Stage 2：10T 高推理密度語料。

• Mid-training：擴展上下文到 128K，加入思維鏈語料。

• 高效訓(xùn)練：全程使用 FP8 精度訓(xùn)練，相比 BF16，F(xiàn)P8 能顯著節(jié)省顯存、提升訓(xùn)練速度，且在 1T token 的對比實驗中，Loss 偏差僅為 0.1%。

• LPO 優(yōu)化：用 Linguistics-Unit Policy Optimization（LPO）方法，以句子為優(yōu)化單元，更符合語義邏輯，提升模型的推理能力和生成質(zhì)量。

Ling-1T的項目地址

• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T

Ling-1T的應(yīng)用場景

• 編程輔助：模型能生成高質(zhì)量的代碼片段，幫助開發(fā)者快速實現(xiàn)功能，提升編程效率。
• 數(shù)學(xué)解題：在數(shù)學(xué)推理和解題方面表現(xiàn)出色，支持輔助解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，如競賽題目等。
• 知識問答：模型具備強大的知識理解能力，能準(zhǔn)確回答各種知識性問題，提供可靠的信息。
• 創(chuàng)意寫作：模型能生成富有創(chuàng)意的文案、劇本、詩歌等，滿足內(nèi)容創(chuàng)作和廣告文案的需求。

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