百度ERNIE 4.5：多模態(tài)大模型的創(chuàng)新突破與強(qiáng)大應(yīng)用

發(fā)布于 2025-11-21 00:07

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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大語言模型（LLM）和多模態(tài)模型（VLM）在自然語言處理和視覺理解領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。百度文心推出的 ERNIE 4.5 模型家族，憑借其創(chuàng)新的異構(gòu)混合專家架構(gòu)（MoE）和高效的訓(xùn)練與推理技術(shù)，成為當(dāng)前 AI 領(lǐng)域的熱門研究對象。

百度ERNIE 4.5：多模態(tài)大模型的創(chuàng)新突破與強(qiáng)大應(yīng)用-AI.x社區(qū)

一、項(xiàng)目概述

ERNIE 4.5 是百度文心推出的新一代大型多模態(tài)基礎(chǔ)模型家族，包含多種不同變體，涵蓋從 0.3 億到 470 億參數(shù)的模型。它采用異構(gòu)混合專家架構(gòu)（MoE），將參數(shù)分為文本、視覺和共享專家，通過模態(tài)隔離路由機(jī)制實(shí)現(xiàn)高效的多模態(tài)處理。ERNIE 4.5 在多模態(tài)任務(wù)和文本任務(wù)中均表現(xiàn)出色，尤其在視覺推理、文檔理解等高難度任務(wù)上優(yōu)勢顯著。此外，它還支持多語言交互、長文本處理和圖像思考功能，廣泛應(yīng)用于文檔解析、智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域。

二、核心功能

（一）多模態(tài)理解與生成

ERNIE 4.5 能夠同時處理文本和圖像信息，實(shí)現(xiàn)圖像描述生成、圖文問答、圖像分類等功能。這種多模態(tài)能力使其在處理復(fù)雜的視覺與語言任務(wù)時表現(xiàn)出色，例如為圖像生成準(zhǔn)確的描述文本，或根據(jù)圖像內(nèi)容回答相關(guān)問題，顯著提升了模型在多模態(tài)場景下的交互性和實(shí)用性。

（二）文檔與圖表理解

ERNIE 4.5 擁有強(qiáng)大的文檔解析能力，能夠處理復(fù)雜的圖表和流程圖。它能夠快速提取文檔中的關(guān)鍵信息，理解圖表的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，為用戶提供清晰的解析結(jié)果。這一功能在工程圖紙、科研圖表和商務(wù)文檔的解析中表現(xiàn)出色，極大地提高了文檔處理的效率和準(zhǔn)確性。

（三）智能推理與決策

ERNIE 4.5 支持復(fù)雜的多模態(tài)推理任務(wù)，如視覺問答和邏輯推理。它能夠結(jié)合文本和圖像信息進(jìn)行深度推理，生成準(zhǔn)確的推理結(jié)果。這一功能在需要綜合多種信息進(jìn)行決策的場景中非常實(shí)用，例如在智能客服和智能運(yùn)維中，能夠快速準(zhǔn)確地回答用戶的問題并提供解決方案。

（四）多語言交互

ERNIE 4.5 支持 100 多種語言的交互，適用于跨語言的多模態(tài)任務(wù)。這一功能使得模型能夠在全球范圍內(nèi)應(yīng)用，支持不同語言背景的用戶進(jìn)行交互。無論是圖文問答還是圖像描述，ERNIE 4.5 都能提供高質(zhì)量的多語言支持，打破了語言障礙。

（五）長文本處理

ERNIE 4.5 支持超長上下文窗口（最高 128K），能夠處理大規(guī)模文本內(nèi)容。這一功能使其在處理長文本任務(wù)時表現(xiàn)出色，例如在文檔總結(jié)、長篇小說生成等場景中，能夠保持上下文連貫性，生成高質(zhì)量的長文本內(nèi)容。

（六）圖像思考功能

ERNIE 4.5 支持圖像放大、搜索等工具調(diào)用，增強(qiáng)視覺任務(wù)的交互性和靈活性。這一功能使得用戶在處理圖像任務(wù)時能夠更加便捷地獲取和處理圖像信息，例如在圖像編輯和圖像搜索中，用戶可以通過放大圖像細(xì)節(jié)或調(diào)用搜索工具來獲取更準(zhǔn)確的結(jié)果。

三、技術(shù)揭秘

（一）異構(gòu)混合專家架構(gòu)（MoE）

ERNIE 4.5 采用異構(gòu) MoE 架構(gòu)，將參數(shù)分為文本專家、視覺專家和共享專家。這種架構(gòu)允許模型在處理不同模態(tài)任務(wù)時動態(tài)選擇最優(yōu)的專家組合，提高計(jì)算效率和性能。

（二）模態(tài)隔離路由機(jī)制

通過分離文本和圖像的處理路徑，并引入路由器正交損失和多模態(tài)平衡損失，模型實(shí)現(xiàn)了文本與視覺模態(tài)的解耦訓(xùn)練，顯著提升視覺任務(wù)的性能。

（三）2-Bit 無損量化技術(shù)

采用“卷積碼量化”算法，實(shí)現(xiàn) 2-Bit 精度下的無損推理。這使得模型在保持性能的同時，大幅降低顯存占用和提升推理速度。

（四）高效訓(xùn)練與推理

基于PaddlePaddle 深度學(xué)習(xí)框架，ERNIE 4.5 實(shí)現(xiàn)了 47% 的模型 FLOPs 利用率，并通過優(yōu)化的推理框架支持高效的部署。

四、應(yīng)用場景

（一）文檔與圖表理解

ERNIE 4.5 在文檔解析方面表現(xiàn)出色，能夠快速處理復(fù)雜的工程圖紙、科研圖表和商務(wù)文檔。它能夠提取文檔中的關(guān)鍵信息，解析圖表的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，幫助用戶快速理解文檔的核心要點(diǎn)。這一功能廣泛應(yīng)用于科研、工程、商務(wù)等領(lǐng)域，極大地提高了文檔處理的效率和準(zhǔn)確性。

（二）智能電表運(yùn)維

ERNIE 4.5 可以嵌入智能電表設(shè)備，實(shí)時生成用電異常的文本描述并上報故障。通過結(jié)合圖像識別和文本生成技術(shù)，模型能夠快速檢測電表的異常狀態(tài)，并生成詳細(xì)的故障報告。這一功能在智能電網(wǎng)運(yùn)維中具有重要應(yīng)用價值，能夠提高運(yùn)維效率，減少人工巡檢成本。

（三）多語言交互

ERNIE 4.5 支持 100 多種語言的交互，適用于跨語言的圖文問答和圖像描述任務(wù)。這一功能使得模型能夠在全球范圍內(nèi)應(yīng)用，支持不同語言背景的用戶進(jìn)行交互。無論是圖文問答還是圖像描述，ERNIE 4.5 都能提供高質(zhì)量的多語言支持，打破了語言障礙。

（四）智能客服

ERNIE 4.5 結(jié)合文本和圖像信息，為用戶提供更精準(zhǔn)的客服支持。它能夠理解用戶的問題并結(jié)合相關(guān)圖像信息生成準(zhǔn)確的回答，提供更全面的解決方案。這一功能在智能客服領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值，能夠提高客服效率，提升用戶體驗(yàn)。

（五）內(nèi)容創(chuàng)作

ERNIE 4.5 能夠生成高質(zhì)量的圖文內(nèi)容，如圖像描述和創(chuàng)意文案。它可以根據(jù)輸入的圖像生成生動的描述文本，或根據(jù)文本生成相關(guān)的圖像內(nèi)容。這一功能在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，能夠幫助創(chuàng)作者快速生成高質(zhì)量的內(nèi)容，提高創(chuàng)作效率。

五、快速使用

1. 使用`transformers` 庫

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
model_name = "baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-PT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
 
prompt = "Large language model is"
model_inputs = tokenizer([prompt], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
 
generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    max_new_tokens=1024
)
result = tokenizer.decode(generated_ids[0].tolist(), skip_special_tokens=True)
print("result:", result)

2. 使用vLLM

vllm serve baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-PT --trust-remote-code

3. 使用FastDeploy

from fastdeploy import LLM, SamplingParams


prompt = "Write me a poem about large language model."
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
llm = LLM(model="baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle", max_model_len=32768)
outputs = llm.generate(prompt, sampling_params)

結(jié)語

ERNIE 4.5 作為百度文心推出的多模態(tài)大模型，憑借其創(chuàng)新的架構(gòu)和高效的訓(xùn)練與推理技術(shù)，在多模態(tài)任務(wù)和文本任務(wù)中均展現(xiàn)出卓越的性能。其開源的特性和豐富的應(yīng)用場景，為開發(fā)者提供了強(qiáng)大的工具，推動了人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，ERNIE 4.5 有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。