家百度が「Ernie 5.1」を発表、事前学習コストを94%削減し、世界トップ4にランクイン
百度は2026年5月11日、次世代言語モデル「Ernie 5.1」を正式にリリースした。 1月にリリースされたパラメータ数2.4兆の「Ernie 5.0」の事前学習基盤を土台とし、この新バージョンは革新的な「ワンショット・エラスティック・トレーニング・フレームワーク」を用いて開発されました。このアプローチにより、百度は単一のトレーニングサイクルで複数のモデルサイズを最適化することが可能となり、Ernie 5.1の事前学習コストを同等のモデルのわずか6%にまで削減しました。
5月9日時点で、Ernie 5.1はArena Searchのリーダーボードにおいて、1223ポイントのスコアで世界第4位、中国製モデルの中では第1位を獲得しており、その卓越した効率性とバランスの取れた性能を実証しています。
アーキテクチャの面では、Ernie 5.1は深度、幅、およびアクティブなエキスパートの数を調整可能なサブモデル設計を採用しています。総パラメータ数は前世代モデルのわずか3分の1であり、クエリごとにアクティブになる有効パラメータ数も約半分に削減されました。マルチスキルトレーニングでよく見られる「シーソー効果」に対処するため、百度は4段階のポストトレーニングプロセスを実装しました。 この手法では、並列化された特化型トレーニングコード、推論、プロキシエキスパートモデルを活用し、戦略の蒸留と強化学習を組み合わせることで、プログラミング能力と創造的推論のバランスを取るという業界全体の課題を効果的に解決しています。さらに、刷新された強化学習インフラストラクチャにより、モデルの更新、応答生成、評価が分離されました。標準化された低精度計算ライブラリと組み合わせることで、大規模トレーニングの安定性が大幅に向上します。
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