Ling-1T

Ling-1T – 蚂蚁集团开源的大型语言模型

Ling-1T，这款由蚂蚁集团重磅推出的万亿参数语言模型，被誉为“旗舰级非思考模型”，正以其卓越的性能和创新的架构，在人工智能领域掀起一股新浪潮。它巧妙地运用了“专家混合”（Mixture of Experts，简称 MoE）这一前沿技术，拥有惊人的 1 万亿参数总量，但每一次的推理过程却仅需激活约 510 亿参数，这无疑是一项巨大的效率飞跃。更令人瞩目的是，Ling-1T 能够处理长达 128K 的上下文，这使得它在应对海量文本信息，尤其是那些需要深度理解的长篇文档时，展现出无与伦比的优势。

Ling-1T 的核心能力

极致的推理效能：Ling-1T 的设计理念聚焦于在极度精简的输出 token 限制下，直接生成高度精准且富有洞察力的推理结果。这种高效的输出机制，使其在需要快速响应和解决问题的场景中脱颖而出。
驾驭超长文本：凭借其 128K 的超长上下文支持，Ling-1T 能够深入剖析和理解冗长的文档内容。这对于法律合同审阅、金融报告分析、科研文献梳理等高度依赖文本理解的专业领域而言，无疑是一大利器。
激发无限创意：Ling-1T 在内容创作方面也大显身手，能够生成富有想象力的文案、引人入胜的剧本，甚至是充满艺术气息的诗歌。这为内容营销、广告策划等创意产业提供了源源不断的灵感。
跨越语言鸿沟：该模型具备一定的多语言处理能力，能够有效地处理英文及其他多种语言的任务，为全球化的信息交流与合作奠定基础。
全能型的任务处理者：Ling-1T 在各类复杂任务中均表现出色，无论是辅助编程、解答数学难题，还是进行知识问答和多轮对话，它都能产出高质量的代码和精妙的设计，展现出强大的通用性。
无缝集成与赋能：Ling-1T 的强大功能使其能够轻松集成到各类应用场景中，例如提升支付软件的智能化体验，优化理财助手的分析能力，甚至为健康助手提供更专业的支持，全面提升用户体验和智能化水平。

Ling-1T 的技术基石

精妙的 MoE 架构：Ling-1T 的核心在于其 MoE 架构。它通过将 1 万亿的庞大参数量划分为 256 个的“专家”网络，并在推理时仅激活其中一小部分（约 510 亿），从而在大幅降低计算成本的同时，依然能够维持顶尖的性能表现。为了优化效率，模型在早期层采用密集连接（Dense）结构，并在后续层转向 MoE，有效缓解了浅层网络负载不均的问题。
高密度推理语料的滋养：Ling-1T 的强大能力源于其海量的预训练语料，总计超过 20 万亿 token。这些语料经过精心筛选，具有极高的知识密度和推理密度，为模型注入了深厚的逻辑推理能力和思维深度。其预训练过程分为三个关键阶段：
- 第一阶段：聚焦于 10 万亿 token 的高知识密度语料。
- 第二阶段：进一步处理 10 万亿 token 的高推理密度语料。
- 中期训练：在此阶段，模型将上下文长度扩展至 128K，并融入了大量的思维链（Chain-of-Thought）语料，以强化其逻辑推理过程。
FP8 训练的加速引擎：在整个训练过程中，Ling-1T 采用了 FP8 精度。相较于 BF16，FP8 能够显著节约显存空间，并大幅提升训练速度。在一系列 1 万亿 token 的对比实验中，FP8 训练的 Loss 偏差仅为 0.1%，充分证明了其高效性和稳定性。
LPO 优化策略的精进：Ling-1T 采用了“语言单元策略优化”（Linguistics-Unit Policy Optimization，简称 LPO）的方法。该方法以句子为基本优化单元，使得模型的优化过程更贴近人类的语义理解逻辑，从而显著提升了模型的推理能力和生成文本的质量。