在人工智能领域，大模型训练一直是研究的热点。近年来，随着计算能力的提升和算法的改进，大模型在各个领域的应用越来越广泛。本文将揭秘大模型训练的最新方法和突破进展。
1. 国产AI模型的突破
蚂蚁集团近期在AI模型训练技术上取得了重大突破，通过采用国产芯片和专家混合机器学习方法，成功将训练成本降低20%，且性能可与英伟达H800等芯片相媲美。这一成果标志着蚂蚁集团正式加入AI领域的竞赛，并凸显出中国企业正积极尝试以本土替代方案取代最先进的英伟达半导体产品。
1.1 蚂蚁集团Ling系列MoE模型
蚂蚁集团Ling团队开发了Ling系列MoE模型，包括Ling-Lite和Ling-Plus。这些模型在资源成本与模型性能之间取得了良好平衡。例如，Ling-Plus模型在五种不同硬件配置下完成9万亿token的预训练任务，使用高性能硬件设备训练1万亿token的成本为635万元人民币，而使用低规格硬件系统则成本约为508万元。
1.2 降低大模型应用成本
蚂蚁集团的研究成果凸显出中国AI领域技术创新和发展速度的加快。如果其研究成果属实，这将表明中国在人工智能领域正逐步走向自主可控，特别是在寻求成本更低、计算效率更高的模型架构来应对英伟达芯片出口限制的背景下。
2. 大模型训练的最新方法
2.1 专家混合机器学习方法
专家混合（MoE）模型是一种将多个专家模型组合起来的方法，每个专家模型负责处理特定任务。这种方法可以提高模型在特定任务上的性能，同时降低计算成本。
2.2 跨 GPU 大语言模型训练
Hugging Face发布的《超大规模实战指南：在 GPU 集群上训练大语言模型（LLMs）》详细探讨了跨 GPU 集群进行大语言模型训练的方法和技术。该指南涵盖了扩展 LLM 训练所必需的各种并行策略，如数据并行、张量并行和流水线并行等。
2.3 量化感知训练技术
PyTorch量化感知训练技术可以将模型压缩与高精度边缘部署实践相结合，降低模型精度与运行效率之间的权衡挑战。量化技术主要包括训练后量化（PTQ）和量化感知训练等。
3. 大模型训练的突破进展
3.1 DeepSeek-R1后又一推理训练里程碑
通过改造Transformer模型，用递归的方法让AI自发涌现出推理能力，这一研究可能会对模型推理训练后续的范式产生深刻影响。
3.2 绝对零度：AI自我进化的新范式
“绝对零度”（Absolute Zero）创新方法，实现了AI系统完全不依赖任何人类标注数据的情况下，通过自我对弈和自我进化，在多项复杂推理任务上超越了现有最先进模型。
3.3 1个数据，就能让大模型的数学推理性能大大增强
华盛顿大学西雅图分校、微软等机构的研究人员发现，用一个数学数据就能大幅提升模型在各种数学推理任务上的表现。
4. 总结
大模型训练技术正不断取得突破，国产AI模型的崛起和新的训练方法的应用为AI技术的发展注入了新的活力。随着技术的不断进步，大模型将在各个领域发挥越来越重要的作用。