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百度ERNIE 4.5-VL：424B参数多模态AI新体验！

【免费下载链接】ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-Paddle项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-Paddle

百度正式推出新一代多模态大模型ERNIE 4.5-VL，其基础版本ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-Paddle凭借4240亿总参数与470亿激活参数的强大配置，标志着国内多模态AI技术进入新高度。

当前，多模态大模型正成为AI发展的核心赛道。随着GPT-4V、Gemini等产品的推出，跨模态理解与生成能力已成为衡量AI系统智能水平的关键指标。据行业研究显示，2024年全球多模态AI市场规模预计突破200亿美元，年增长率保持在65%以上。在此背景下，百度ERNIE系列的最新迭代不仅是技术突破，更代表着国内企业在通用人工智能领域的战略布局。

ERNIE 4.5-VL的核心优势体现在三大技术创新上。首先是多模态异构MoE预训练技术，通过设计异构混合专家结构、模态隔离路由机制，以及创新的路由正交损失和多模态令牌平衡损失，实现了文本与视觉模态的协同学习而不相互干扰。这种架构设计使模型能够同时处理语言理解生成、图像理解和跨模态推理任务，突破了传统单模态模型的能力边界。

其次是高效扩展的基础设施，百度开发了异构混合并行与分层负载均衡策略，结合节点内专家并行、内存高效流水线调度、FP8混合精度训练和细粒度重计算方法，实现了超大规模模型的高效训练。在推理优化方面，创新的多专家并行协作方法和卷积码量化算法，使模型能在4位/2位无损量化下运行，大幅降低了部署门槛。

第三是特定模态后训练，针对不同应用场景需求，通过监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和统一偏好优化(UPO)等技术，分别优化了语言模型和视觉语言模型的专项能力。特别是视觉语言模型支持思考模式与非思考模式切换，可适应不同复杂度的任务需求。

从模型配置看，ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base采用54层网络结构，配备64个文本专家和64个视觉专家（每token各激活8个），支持131072 tokens的超长上下文长度，这意味着模型能处理超过20万字的文本或数小时的视频内容，为长文档理解、视频分析等复杂任务提供了基础能力。

该模型的推出将对多个行业产生深远影响。在内容创作领域，其跨模态生成能力可实现文本到图像、图像到文本的双向转换，大幅提升创意工作效率；在智能教育领域，结合长上下文理解与视觉分析，有望实现个性化辅导和自动作业批改；在工业质检场景，高精度的图像理解与文本报告生成能力，可显著提升检测效率和准确率。尤为重要的是，基于PaddlePaddle深度学习框架的优化，使模型能在多种硬件平台高效运行，降低了企业级应用的技术门槛。

ERNIE 4.5-VL的发布不仅展示了百度在大模型领域的技术积累，更反映了国内AI企业在多模态理解领域的快速追赶。随着模型能力的不断提升和应用场景的持续拓展，我们有理由相信，多模态AI将在内容创作、智能交互、工业质检等领域发挥越来越重要的作用，推动人工智能从感知智能向认知智能加速演进。未来，随着开源生态的完善和行业解决方案的深化，ERNIE 4.5-VL有望成为连接技术创新与产业应用的关键桥梁。

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