模子发布近 3 个月后，百度 ERNIE 5.0 的时代报告终于来了。

其底座领受超等稀少的 Ultra-Sparse MoE 架构，参数目高达万亿，但推理时实在激活的参数不到 3%，是咫尺公开模子中首个扫尾这一范围的调节自归来模子 。

况兼架构上拒却"拼接"，实在作念到了四种模态的原生自归来调节，让统共模态从零启动就在消除个 Transformer Backbone 里跑。

ERNIE 5.0 的得益单也绝顶漂亮：VBench 视频语义评分拿下 83.40，语音识别 AISHELL-1 字错率低至 0.31，MATH 推理也跑出了 73.89，妥妥的六边形战士。

看了这份报告，网友示意 ERNIE 的模式荒谬有道理。

MoE 路由调度不看模态

为了冲破不同模态数据之间的隔膜，ERNIE 5.0 在中枢架构上领受了一种模态无关的大家路由（Modality-Agnostic Expert Routing）机制。

这和以往那些"分而治之"的传统模子大不疏通，捣毁了东说念主为开拓的模态壁垒，不再事前给数据贴上"视觉"或"话语"的标签。

ERNIE 5.0 中，研发团队构建了一个分享大家池（Shared Expert Pool），让统共模态的数据都能在消除个庞大的参数采集中解放流动。

在具体的调度践诺上，模子十足基于调节 Token 表征进行决策。

岂论输入数据的原始模态怎么，都能被转动为调节关键并精确匹配最稳健的大家。

不外与传统模式同归殊途的是，这种盛开式的治理战略在西席中激发了袒露式专科化（Emergent Specialization）餍足。

也便是说，在莫得任何东说念主工指示规定单干的情况下，大家们在海量数据的查考中我方"悟"出了变装定位——

有的自动酿成了视觉大家，有的专攻文本逻辑，还有一部分进化成了认真跨模态对王人的"通才"。

这种隐式合作不仅让多模态结实愈加丝滑，也让模子的才调规模获得了当然延展。

弹性预西席，一次产出多个模子

除了新的大家调度时势，ERNIE 5.0 还始创了"一次性万能"的弹性西席范式。

畴昔为了适配不同算力的开拓，经常得把模子重作念一遍大中小好几个版块，奢华时辰和算力资源。

咫尺，ERNIE 5.0 通过构建一个超大的超蚁集，只需跑一次预西席，就能从中通过权重分享的时势，径直抽取出一整套不同规格的子模子矩阵。

具体到操作上，它引入了弹性深度（Elastic Depth） 机制。

在西席过程中，系统领受了访佛层丢弃的战略，不再固执地每次都走完统共瞎想层，而是当场跳过一部分 Transformer 层，让模子中的浅层蚁集也能孤独承担瞎想任务。

同期，它还因循弹性宽度与稀少度（Elastic Width & Sparsity） 的退换。

这意味着它不错动态剪辑大家池的总容量，以及天真调理每次推理时具体激活的活跃大家数，从而在全量万亿参数和轻量化部署之间找到最好均衡点。

这种练法最大的刚正便是零样本抽取。索要出来的子模子不需要再行进行容许的微调，也无须搞那些复杂的模子压缩经由，径直就能接纳全量模子的才调。

后西席优化

在对王人阶段，ERNIE 5.0 实施了调节多模态强化学习（UM-RL）战略，将逻辑推理、指示随从与多模态生成任务纳入消除 RL 活水线中进行协同优化，扫尾了跨模态才调的深度对王人。

针对西席成果问题，模子引入了无偏重放缓存（U-RB）时代，通过严格的数据排序不竭，有用解决了不同长度任务带来的瞎想负载不均问题，从而大幅擢升了全体西席隐晦量。

为了保险战略优化的结实性，ERNIE 5.0 掌握了多粒度遑急性采样剪裁（MISC）与已掌合手样本掩码（WPSM）机制。这两项时代专注于扼制西席初期容易出现的熵垮塌餍足，确保模子在复杂的优化过程中保持战略更新的稳健性。

此外，面临奖励稀少的艰苦任务，模子领受了自顺应教导强化学习（AHRL），在西席初期注入"想维骨架"看成带领信号，并跟着西席进程的真切慢慢退火，最终扫尾从扶植带领到孤独解决复杂问题的平滑过渡。

除了中枢架构与西席范式，时代报告中还用无数篇幅拆解了各个模态的具体处理细节，包括文本的位置编码（Positional Encoding）变体、图像与视频的时空 Patch 化（Spatiotemporal Patching）战略，以及音频信号的结巴化编码（Discrete Coding）决策。

此外，报告还泄漏了底层 PaddlePaddle 框架在千卡集群上的通讯优化战略，以及针对超长高下文的高效正经力机制瞎想。

想要了解这些细节，不错到原文当中一斟酌竟。

报告地址：

https://arxiv.org/abs/2602.04705

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