집안트그룹, 124B 파라미터 규모의 네이티브 멀티모달 대규모 모델 '링-3.0-flash-VL' 공개
Ant 오픈소스 팀은 바이링 시리즈의 첫 번째 네이티브 멀티모달 대규모 모델인 Ling-3.0-flash-VL을 공식 출시했습니다. Ling-3.0-flash의 MoE 아키텍처를 기반으로 구축된 이 모델은 총 124B의 파라미터를 가지며, 추론 시 활성화되는 파라미터는 단 5.5B에 불과합니다. 256K 토큰의 컨텍스트 창 내에서 이미지, 텍스트, 비디오 입력을 네이티브로 지원합니다.
개발 과정에서 팀은 실제 작업에서 대규모 모델의 신뢰성과 효율성을 향상시키는 것을 최우선으로 고려했습니다. 시각적 기능을 추가하면 텍스트 지능이 저하될 수 있다는 업계의 우려에도 불구하고, 훈련 결과는 정반대를 보여주었습니다. 네이티브 멀티모달 공동 훈련은 응용 범위를 확장할 뿐만 아니라 텍스트 지능을 더욱 강화했습니다.
정확한 실행을 보장하기 위해 Ling-3.0-flash-VL은 혁신적인 시각 피드백 메커니즘을 도입했습니다. 결과 관찰, 목표와의 비교, 편차 식별, 지속적인 수정이라는 폐쇄 루프 프로세스를 구현함으로써 이 모델은 정적 생성에서 동적 자기 수정으로 전환되어 결과의 신뢰성을 크게 개선했습니다.
또한 이 모델은 에이전트 워크플로우에서 효율적인 실행 노드로서의 Ling-3.0-flash의 핵심 강점을 유지합니다. 시각 피드백 루프 내에서 출력 품질과 실행 효율성을 완벽하게 균형 있게 맞추어, 복잡한 작업을 더 빠르고 낮은 비용으로 완료할 수 있습니다.
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