ERNIE 学习

参考：百度ERNIE技术演进：从1.0到4.5的技术突破-CSDN博客

ERNIE 4.0：多模态突破

ERNIE 4.0实现了真正的多模态融合，支持文本、图像、音频等多种模态的联合理解与生成。这一突破使ERNIE系列从纯语言模型升级为多模态大模型。

ERNIE 4.5：混合专家架构巅峰
ERNIE 4.5代表了当前技术发展的最高水平，采用了创新的混合专家（MoE）架构：

核心架构特征：

总参数量: 4240亿参数
激活参数量: 470亿参数（A47B版本）
专家数量: 64个文本专家 + 64个视觉专家
共享专家: 2个跨模态共享专家
上下文长度: 131,072 tokens

性能演进轨迹

ERNIE系列模型在各项基准测试中的表现持续提升：

4.5版本核心技术突破

ERNIE 4.5作为百度ERNIE系列的最新力作，在技术架构上实现了多项重大突破，特别是在混合专家模型（MoE）、超长上下文处理和多模态融合方面展现了卓越的技术创新。该版本通过创新的架构设计和训练策略，在保持高效推理的同时显著提升了模型性能。

混合专家模型架构创新

ERNIE 4.5采用了先进的混合专家模型架构，其核心设计理念是通过稀疏激活机制实现参数的高效利用。

多模态异构预训练技术

ERNIE 4.5在预训练阶段采用了创新的多模态异构训练策略：

技术架构对比

ERNIE 4.5采用了创新的MoE（Mixture of Experts）架构，与传统的密集Transformer架构形成鲜明对比。以下是主要技术架构参数的对比：