家AntGroup、1240億パラメータのネイティブマルチモーダル大規模モデル「Ling-3.0-flash-VL」を公開
Ant Open Source チームは、Bailing シリーズ初のネイティブマルチモーダル大規模モデル「Ling-3.0-flash-VL」を正式にリリースしました。Ling-3.0-flash の MoE 構造に基づいて構築されたこのモデルは、総パラメータ数が 124B で、推論時にアクティブになるパラメータはわずか 5.5B です。256K トークンのコンテキストウィンドウ内で、画像、テキスト、動画の入力をネイティブにサポートしています。
開発過程において、チームは現実のタスクにおける大規模モデルの信頼性と効率性の向上を最優先しました。視覚能力の追加がテキスト知能を低下させる可能性があるという業界の懸念に対し、トレーニング結果はそれを覆すものでした。ネイティブなマルチモーダル共同トレーニングは、適用範囲を拡大するだけでなく、テキスト知能をさらに強化しました。
正確な実行を保証するため、Ling-3.0-flash-VL は革新的な視覚フィードバックメカニズムを導入しました。結果の観察、目標との比較、偏差の特定、そして継続的な修正というクローズドループプロセスを実装することで、モデルは静的な生成から動的な自己修正へと移行し、結果の信頼性を大幅に向上させました。
さらに、このモデルはエージェントワークフローにおける効率的な実行ノードとしての Ling-3.0-flash の中核的な強みを維持しています。視覚フィードバックループ内において、出力品質と実行効率の完璧なバランスを実現し、複雑なタスクをより高速かつ低コストで完了させることを可能にしています。
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