百度ERNIE 4.5：多模態大模型的創新突破與強大應用

發布于 2025-11-21 00:07

瀏覽

0收藏

隨著人工智能技術的飛速發展，大語言模型（LLM）和多模態模型（VLM）在自然語言處理和視覺理解領域展現出強大的能力。百度文心推出的 ERNIE 4.5 模型家族，憑借其創新的異構混合專家架構（MoE）和高效的訓練與推理技術，成為當前 AI 領域的熱門研究對象。

百度ERNIE 4.5：多模態大模型的創新突破與強大應用-AI.x社區

一、項目概述

ERNIE 4.5 是百度文心推出的新一代大型多模態基礎模型家族，包含多種不同變體，涵蓋從 0.3 億到 470 億參數的模型。它采用異構混合專家架構（MoE），將參數分為文本、視覺和共享專家，通過模態隔離路由機制實現高效的多模態處理。ERNIE 4.5 在多模態任務和文本任務中均表現出色，尤其在視覺推理、文檔理解等高難度任務上優勢顯著。此外，它還支持多語言交互、長文本處理和圖像思考功能，廣泛應用于文檔解析、智能客服、內容創作等領域。

二、核心功能

（一）多模態理解與生成

ERNIE 4.5 能夠同時處理文本和圖像信息，實現圖像描述生成、圖文問答、圖像分類等功能。這種多模態能力使其在處理復雜的視覺與語言任務時表現出色，例如為圖像生成準確的描述文本，或根據圖像內容回答相關問題，顯著提升了模型在多模態場景下的交互性和實用性。

（二）文檔與圖表理解

ERNIE 4.5 擁有強大的文檔解析能力，能夠處理復雜的圖表和流程圖。它能夠快速提取文檔中的關鍵信息，理解圖表的結構和內容，為用戶提供清晰的解析結果。這一功能在工程圖紙、科研圖表和商務文檔的解析中表現出色，極大地提高了文檔處理的效率和準確性。

（三）智能推理與決策

ERNIE 4.5 支持復雜的多模態推理任務，如視覺問答和邏輯推理。它能夠結合文本和圖像信息進行深度推理，生成準確的推理結果。這一功能在需要綜合多種信息進行決策的場景中非常實用，例如在智能客服和智能運維中，能夠快速準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任務。這一功能使得模型能夠在全球范圍內應用，支持不同語言背景的用戶進行交互。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），能夠處理大規模文本內容。這一功能使其在處理長文本任務時表現出色，例如在文檔總結、長篇小說生成等場景中，能夠保持上下文連貫性，生成高質量的長文本內容。

（六）圖像思考功能

ERNIE 4.5 支持圖像放大、搜索等工具調用，增強視覺任務的交互性和靈活性。這一功能使得用戶在處理圖像任務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節或調用搜索工具來獲取更準確的結果。

三、技術揭秘

（一）異構混合專家架構（MoE）

ERNIE 4.5 采用異構 MoE 架構，將參數分為文本專家、視覺專家和共享專家。這種架構允許模型在處理不同模態任務時動態選擇最優的專家組合，提高計算效率和性能。

（二）模態隔離路由機制

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平衡損失，模型實現了文本與視覺模態的解耦訓練，顯著提升視覺任務的性能。

（三）2-Bit 無損量化技術

采用“卷積碼量化”算法，實現 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）高效訓練與推理

基于PaddlePaddle 深度學習框架，ERNIE 4.5 實現了 47% 的模型 FLOPs 利用率，并通過優化的推理框架支持高效的部署。

四、應用場景

（一）文檔與圖表理解

ERNIE 4.5 在文檔解析方面表現出色，能夠快速處理復雜的工程圖紙、科研圖表和商務文檔。它能夠提取文檔中的關鍵信息，解析圖表的結構和內容，幫助用戶快速理解文檔的核心要點。這一功能廣泛應用于科研、工程、商務等領域，極大地提高了文檔處理的效率和準確性。

（二）智能電表運維

ERNIE 4.5 可以嵌入智能電表設備，實時生成用電異常的文本描述并上報故障。通過結合圖像識別和文本生成技術，模型能夠快速檢測電表的異常狀態，并生成詳細的故障報告。這一功能在智能電網運維中具有重要應用價值，能夠提高運維效率，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。這一功能使得模型能夠在全球范圍內應用，支持不同語言背景的用戶進行交互。無論是圖文問答還是圖像描述，ERNIE 4.5 都能提供高質量的多語言支持，打破了語言障礙。

（四）智能客服

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

（五）內容創作

ERNIE 4.5 能夠生成高質量的圖文內容，如圖像描述和創意文案。它可以根據輸入的圖像生成生動的描述文本，或根據文本生成相關的圖像內容。這一功能在內容創作領域具有廣泛應用，能夠幫助創作者快速生成高質量的內容，提高創作效率。

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)

結語

ERNIE 4.5 作為百度文心推出的多模態大模型，憑借其創新的架構和高效的訓練與推理技術，在多模態任務和文本任務中均展現出卓越的性能。其開源的特性和豐富的應用場景，為開發者提供了強大的工具，推動了人工智能技術的進一步發展。未來，隨著技術的不斷進步，ERNIE 4.5 有望在更多領域發揮更大的作用。