从ERNIE家族V1到ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT：进化之路与雄心
项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT 引言：回顾历史
ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）是百度推出的系列大规模预训练模型，自2019年首次发布以来，经历了多次迭代和升级。早期的ERNIE模型主要聚焦于文本理解和生成任务，通过知识增强技术显著提升了模型在中文任务上的表现。随着技术的发展，ERNIE逐渐扩展至多模态领域，支持文本、图像、音频等多种模态的联合处理。
在ERNIE 4.5系列发布之前，ERNIE 3.0和ERNIE 4.0已经展示了强大的多模态能力，尤其是在视觉语言任务上的表现。这些版本奠定了ERNIE在多模态模型领域的领先地位，并为后续的ERNIE 4.5系列提供了技术基础。
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT带来了哪些关键进化？
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT是ERNIE家族的最新成员，发布于2025年6月30日。作为一款多模态混合专家（MoE）模型，它在技术和市场层面带来了多项突破性进展：
1. 多模态异构MoE预训练
ERNIE-4.5采用了异构模态混合专家架构，能够同时处理文本和视觉模态的信息。通过模态隔离路由（modality-isolated routing）和路由器正交损失（router orthogonal loss），模型在训练过程中能够有效避免模态间的干扰，同时实现模态间的协同增强。这种设计显著提升了模型在跨模态推理任务上的表现。
2. 高效扩展的基础设施
为了支持大规模模型的训练和推理，ERNIE-4.5引入了异构混合并行和分层负载均衡策略。通过节点内专家并行、内存高效的流水线调度以及FP8混合精度训练，模型在预训练阶段实现了高达47%的模型浮点运算利用率（MFU）。在推理阶段，ERNIE-4.5支持4位/2位无损量化，进一步提升了推理效率。
3. 模态特定后训练
ERNIE-4.5针对不同模态的需求，提供了专门的优化方案。例如，其视觉语言模型（VLM）支持“思考模式”和“非思考模式”，分别适用于需要深度推理的任务和快速感知任务。后训练阶段采用了监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和统一偏好优化（UPO）等技术，进一步提升了模型的性能和适应性。
4. 强大的性能表现
在多项基准测试中，ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT展现了卓越的性能。例如，在视觉语言任务中，其“思考模式”在MathVista、MMMU和VisualPuzzle等复杂推理任务上表现优异，甚至超越了OpenAI的GPT-4o。同时，其轻量级版本ERNIE-4.5-VL-28B-A3B在参数效率上也表现突出，性能接近甚至优于更大规模的竞品模型。
设计理念的变迁
ERNIE家族的设计理念从最初的“知识增强”逐渐演变为“多模态协同”。ERNIE-4.5的异构MoE架构不仅继承了早期版本的知识整合能力，还通过模态间的动态路由实现了更灵活的任务适配。这种设计理念的变迁反映了AI模型从单一模态向多模态、从静态推理向动态协同的演进趋势。
“没说的比说的更重要”
ERNIE-4.5的成功不仅体现在其技术亮点上，还在于其背后的工程实践和开源生态。百度通过PaddlePaddle框架和FastDeploy工具链，为开发者提供了从训练到部署的全流程支持。这种“开箱即用”的工业级解决方案，使得ERNIE-4.5能够快速落地到实际应用中。
结论：ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT开启了怎样的新篇章？
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-PT的发布标志着多模态AI模型进入了一个新的阶段。它不仅通过异构MoE架构实现了模态间的深度融合，还通过高效的训练和推理技术为大规模模型的落地提供了可行性。未来，随着多模态应用的普及，ERNIE-4.5有望在智能客服、内容生成、医疗诊断等领域发挥更大的作用，进一步推动AI技术的边界。
ERNIE-4.5的雄心不仅在于技术领先，更在于通过开源和生态建设，推动全球AI社区的共同进步。正如其技术报告中所言：“我们希望通过开放和协作，为AI的未来铺平道路。”
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
