模型介绍
中文整理ERNIE-4.5-300B-A47B 模型卡片
模型用途
ERNIE-4.5-300B-A47B是基于混合专家（MoE）架构的文本后训练模型，主要用于通用语言理解和生成任务。
主要能力
该模型采用多项技术创新：
多模态异构MoE预训练：模型在文本和视觉模态上联合训练，通过异构MoE结构、模态隔离路由、路由器正交损失和多模态token平衡损失等技术，实现跨模态理解和推理能力的提升。
高效扩展基础设施：采用节点内专家并行、内存高效流水线调度、FP8混合精度训练和细粒度重计算方法实现高效预训练。推理方面采用多专家并行协作和卷积码量化算法，实现4-bit/2-bit无损量化。引入PD分离与动态角色切换技术优化推理资源利用。
模态特定后训练：使用监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）或统一偏好优化（UPO）方法进行后训练优化。
输入输出
输入：文本内容，支持最长131072个token的上下文长度。
输出：文本生成内容。
运行要求
模型基于PaddlePaddle框架开发。需使用transformers库（4.54.0版本或最新版本）或vLLM库进行加载。建议使用温度参数0.8和TopP参数0.8以获得最佳性能。
基本用法
通过transformers库加载模型进行文本生成。具体使用方法请参考transformers库官方文档。
许可证
本模型基于Apache License 2.0开源许可协议发布，允许商业使用，需遵守其条款和条件。版权归属百度公司，保留所有权利。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
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使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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