2026/1/10 10:01:54
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inclusionAI今日正式开源高性能推理模型Ring-flash-2.0#xff0c;其自研的IcePop算法成功解决了万亿参数级混合专家#xff08;MoE#xff09;模型在…导语【免费下载链接】Ring-flash-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0inclusionAI今日正式开源高性能推理模型Ring-flash-2.0其自研的IcePop算法成功解决了万亿参数级混合专家MoE模型在强化学习训练中的不稳定性难题在数学竞赛、代码生成等复杂推理任务上实现性能突破。行业现状随着大语言模型向万亿参数规模演进混合专家Mixture-of-Experts, MoE架构成为平衡性能与效率的关键技术路径。然而MoE模型在长序列上下文Long-CoT监督微调后的强化学习阶段普遍面临训练不稳定问题表现为训练与推理精度差异随序列长度和训练步数增加而扩大严重制约了模型复杂推理能力的持续提升。当前开源社区中40B参数以下的密集型模型在复杂推理任务上已接近性能瓶颈而更大规模的MoE模型则受限于训练技术难题难以充分释放潜力。模型亮点1. IcePop算法突破MoE强化学习训练瓶颈Ring-flash-2.0的核心突破在于自研的IcePop算法通过双向截断的分布校准机制有效缩小训练与推理的概率分布差异。该算法创新性地同时截断训练概率显著高于和低于推理概率的两类token并对差异过大的token进行梯度计算屏蔽成功将相对概率差异控制在5%以内解决了原始GRPO算法在有限训练步数内失效的问题。这一技术突破使MoE模型能够在超长序列生成和持续训练周期中保持稳定收敛为万亿级推理模型的高效训练提供了关键解决方案。2. 高效架构实现性能与成本平衡基于Ling-flash-2.0-base构建的Ring-flash-2.0采用100B总参数设计通过MoE架构实现仅6.1B激活参数的高效推理非嵌入参数仅4.8B。其创新的1/32专家激活比例和MTP层结构优化在四颗H20 GPU上即可实现200 tokens/sec的生成速度大幅降低了高性能推理模型在高并发场景下的部署成本。这种小激活大模型的设计理念成功在推理性能与计算资源消耗间取得平衡为复杂推理任务的规模化应用提供了可行性。3. 多阶段训练打造全方位推理能力模型采用监督微调SFT验证奖励强化学习RLVR人类反馈强化学习RLHF的三阶段训练范式首先通过轻量化Long-CoT SFT植入多样化思维模式接着通过RLVR阶段持续激发推理潜能最后通过RLHF优化通用能力。实验表明这种两阶段强化学习 pipeline先RLVR后RLHF相比联合训练方案能有效减少长尾生成问题在工程效率与性能表现间取得更优平衡。4. 跨领域推理性能超越同量级模型在权威基准测试中Ring-flash-2.0展现出领先的复杂推理能力在数学竞赛AIME 25、Omni-MATH、代码生成LiveCodeBench、CodeForce-Elo、逻辑推理ARC-Prize等任务上不仅超越40B以下密集型模型还可与更大规模的开源MoE模型及闭源API相媲美。特别值得注意的是尽管专为推理优化该模型在创意写作Creative Writing v3任务上仍超越所有对比模型同时保持了与同系列非推理模型Ling-flash-2.0相当的创作能力实现了推理精度与表达流畅性的协同提升。行业影响Ring-flash-2.0的开源将对大语言模型领域产生多重影响在技术层面IcePop算法为MoE模型的强化学习训练提供了可复用的解决方案有望推动万亿级推理模型的训练技术标准化在应用层面其高效推理特性使复杂推理任务的部署门槛大幅降低为金融分析、科学研究、工程设计等专业领域的AI辅助应用开辟新路径在生态层面模型提供了完整的vLLM和SGLang部署支持以及与主流API兼容的接口将加速高性能推理能力在各类应用场景的落地。结论与前瞻Ring-flash-2.0通过算法创新与架构优化的协同成功突破了MoE模型在复杂推理任务上的训练瓶颈其开源 release 不仅为学术界提供了研究万亿级推理模型的重要基准也为产业界部署高性能推理应用提供了经济高效的解决方案。随着IcePop算法的进一步迭代和多阶段训练范式的持续优化我们有理由期待混合专家架构在通用人工智能领域发挥更大潜力推动大语言模型从海量知识向深度推理加速演进。【免费下载链接】Ring-flash-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考