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蚂蚁Ling 2.0报告全解析：四大创新引领高效大模型新时代 | AI新闻

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在当前人工智能（AI）领域，大语言模型（LLM）的发展正经历一场深刻的范式转移。行业共识已从单纯追求参数规模的“军备竞赛”，转向更加注重计算效率与模型性能的平衡。在这一背景下，蚂蚁集团最新发布的Ling 2.0技术报告，无疑为业界投下了一颗重磅炸弹。这份报告不仅全盘公开了其百亿至万亿参数系列模型的训练秘籍，更揭示了实现性能飞跃的四大关键支柱。本文将为您深入解读这份报告，探索Ling 2.0如何定义高效大模型的未来。更多前沿的AI新闻和深度分析，欢迎访问AI门户网站 https://aigc.bar 获取。
Ling 2.0系列模型的卓越表现，如Ling-flash-2.0以千亿总参数、仅61亿激活参数的效率媲美400亿级稠密模型，标志着“让每一次激活都提升推理能力”的核心理念取得了巨大成功。这背后，是模型架构、预训练、后训练与基础设施四大环节的深度融合与协同创新。

模型架构：高稀疏MoE与Ling缩放定律的精妙结合

模型架构是决定LLM性能上限的基石。Ling 2.0没有选择传统的稠密模型路径，而是采用了统一的高稀疏混合专家（MoE）架构，这为其卓越的效率奠定了基础。
  • 高稀疏度设计：Ling 2.0为模型配置了多达256个路由专家，但每次推理仅激活8个专家和1个共享专家，整体激活率低至约3.5%。这种设计大幅降低了计算成本，同时通过专家专门化保证了模型处理任务的深度和广度。
  • 创新的路由均衡策略：为了解决MoE训练中常见的负载不均问题，Ling 2.0采用了无辅助损失（aux-loss-free）的均衡策略。该策略类似于DeepSeek-V3的设计，能在不引入额外计算开销的情况下，有效促进专家专业化和负载均衡，并通过路由器门缩放技术提升训练的稳定性。
  • Ling缩放定律（Ling Scaling Law）：这是Ling 2.0能够高效扩展至万亿参数规模的关键。蚂蚁的研究人员从项目伊始就制定了这套缩放定律，用于指导超参数和架构选择。它创建了一个“风洞实验”框架，能以仅占全量训练1%的极低成本，验证新想法和技术，并将结果可靠地外推到百倍以上的计算规模，极大地加速了研发迭代和万亿级模型的落地进程。

预训练：推理导向的数据与多阶段策略

如果说架构决定了模型的上限，那么预训练则决定了模型的底座有多扎实。Ling 2.0的预训练阶段，其核心目标是构建一个以提升通用推理能力为导向的坚实基础。
  • 20T高质量数据集：Ling 2.0的训练语料库规模高达20T Tokens，并经过精心构建。它不仅包含来自网页、书籍、论文等来源的常识数据，还特别强化了Ling代码语料库和数学语料库，以增强模型的逻辑推理和复杂问题解决能力。同时，语料库还涵盖了多语言和长上下文数据，为模型的通用性打下基础。
  • 多阶段训练策略：Ling 2.0采用了创新的多阶段训练流程。首先，在海量通用语料库上进行通用预训练，确保模型具备稳健的基础认知。随后，在规模适中但高度专业的语料库上进行中期训练，此阶段会引入思路链（CoT）数据，提前激活模型的推理能力，并将上下文长度扩展至128K。
  • WSM调度程序：为了取代传统学习率（LR）衰减带来的灵活性限制，Ling 2.0创新地采用了WSM（预热-稳定-合并）调度程序。它通过检查点合并来代替LR衰减，不仅提升了训练过程的灵活性和可扩展性，还降低了调优开销。

后训练：分层对齐，打造更懂用户的AI

预训练完成后的模型虽然强大，但要使其更好地理解和遵循人类意图，就需要精细的后训练对齐。Ling 2.0为此设计了一套复杂而高效的三阶段流程。
  1. 监督式微调（SFT）：在第一阶段，通过差异化的系统提示词来构建训练数据，对模型进行初步的指令遵循能力微调。
  1. 进化推理强化学习：Ling 2.0提出了进化思维链（Evo-CoT），这是一种创新的强化学习方法。它能向模型灌输自适应推理能力，使其能够根据问题的复杂程度动态调整推理深度，从而在处理复杂任务时表现更佳。
  1. 群体竞技奖励（GAR）：在第三阶段，为了优化主观任务的生成效果，研究人员设计了群体竞技场奖励（GAR）机制和RubriX领域规则。这套机制能更稳定地对齐人类偏好，使模型输出既在技术上准确无误，又能以自然、贴合用户意图的方式呈现。
通过这套分层优化的后训练流程，Ling 2.0系列模型在编程、数学和推理等关键任务上，表现优于多个业界领先模型，实现了效率与精度的完美平衡。

基础设施：万亿级模型训练的坚实工程底座

再先进的算法理论，也需要强大的基础设施来支撑。蚂蚁集团深知，若无系统级的工程优化，高稀疏MoE架构的优势将无法完全发挥。因此，Ling 2.0的成功离不开其面向万亿级模型训练的强大工程实践。
  • 全量FP8训练：Ling 2.0全面采用FP8进行训练，通过细粒度的块级量化策略，在几乎不损失精度的情况下，大幅降低了内存占用和计算量，提升了训练吞吐量。
  • 异构细粒度流水线并行：针对MoE架构的特点，团队优化了流水线并行（PP）框架，实现了异构细粒度的调度，有效解决了训练过程中的“气泡”问题，提升了硬件利用率。
  • 分布式训练框架优化：通过节点内DeepEP、融合算子、完全重计算等一系列优化，Ling 2.0的分布式训练框架在性能和稳定性上都达到了业界顶尖水平，为万亿模型的稳定训练提供了保障。
  • 4C软件工程原则：为了确保框架开发与模型训练高效协同，团队引入了正确（Correct）、一致（Consistent）、完整（Complete）和协同（Co-designed）的4C原则，显著提高了开发效率和交付质量。

结语：开启大模型高效推理新纪元

蚂蚁集团Ling 2.0技术报告的全面公开，不仅展示了其在人工智能领域的深厚积累，更重要的是，它为行业指明了一条从“参数竞赛”走向“效率为王”的可行路径。通过在模型架构、数据策略、训练方法和底层设施四个层面的协同创新，Ling 2.0证明了模型规模与计算效率并非不可调和的矛盾。
这一系列的技术突破，预示着一个高效推理时代的到来。未来的大模型将不再仅仅是庞大的参数集合，而是能够以更低的成本、更高的效率解决现实世界复杂问题的智能体。对于关注AI变现和前沿技术发展的从业者而言，Ling 2.0的实践无疑提供了宝贵的参考。想持续追踪最新的AI日报和Prompt技巧，请锁定 https://aigc.bar，与我们共同见证AGI的未来。
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