집바이두, ‘어니 5.1’ 출시… 사전 훈련 비용 94% 절감, 세계 4위권 진입
바이두는 2026년 5월 11일 차세대 언어 모델인 ‘Ernie 5.1’을 공식 출시했다. 지난 1월에 공개된 2.4조 개의 파라미터를 가진 'Ernie 5.0' 사전 학습 모델을 기반으로 한 이 새로운 버전은 혁신적인 '원샷 탄력적 훈련 프레임워크(one-shot elastic training framework)'를 활용해 개발되었습니다. 이 접근 방식을 통해 바이두는 단일 훈련 주기 내에서 다양한 모델 크기를 최적화할 수 있었으며, 그 결과 Ernie 5.1의 사전 학습 비용을 동급 모델 대비 6% 수준으로 대폭 절감했습니다.
5월 9일 기준, Ernie 5.1은 1,223점을 기록하며 Arena Search 리더보드에서 전 세계 4위, 중국 모델 중 1위를 차지해 탁월한 효율성과 균형 잡힌 성능을 입증했습니다.
아키텍처 측면에서 Ernie 5.1은 깊이, 폭, 활성 전문가 수를 조정할 수 있는 서브 모델 설계를 특징으로 합니다. 총 파라미터 수는 이전 모델의 3분의 1에 불과하며, 쿼리당 활성화되는 유효 파라미터 수는 약 절반으로 줄었습니다. 다중 기술 훈련에서 흔히 발생하는 "시소 효과"를 해결하기 위해 바이두는 4단계 사후 훈련 프로세스를 구현했습니다. 이 방법은 병렬화된 전문 훈련 코드, 추론, 프록시 전문가 모델을 활용하며, 전략 증류 및 강화 학습과 결합되어 프로그래밍 능력과 창의적 추론의 균형을 맞추는 업계 전반의 과제를 효과적으로 해결합니다. 또한, 개선된 강화 학습 인프라는 모델 업데이트, 응답 생성, 평가를 분리합니다. 표준화된 저정밀도 연산 라이브러리와 결합될 경우, 이는 대규모 훈련의 안정성을 크게 향상시킵니다.
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