蚂蚁开源大模型的低成本训练揭秘：技术突破与成本优化
引言 近日，蚂蚁集团在技术领域引发了一阵热议。其一篇技术论文揭示了蚂蚁开源大模型的低成本训练细节，引发了业界的广泛关注。蚂蚁Ling模型研发负责人张志强在知乎上发表了长文，详细解读了他们在大模型训练过程中的经验和教训。
技术突破：国产GPU上的高效训练 蚂蚁集团推出的两款MoE大模型，在国产GPU上实现了与英伟达同效的训练，这一消息迅速在技术圈发酵，成为热搜话题。甚至有传闻称，其计算成本低于DeepSeek。
张志强回应：分享大模型训练经验 面对外界的关注和猜测，蚂蚁Ling模型研发负责人张志强在知乎上作出了回应。他发布了长文《关于我们抠FLOPS的一些点滴》，详细分享了团队在大模型训练过程中的经验和教训。
解决关键问题：训练正确性对齐、Router TP bug修复等 张志强在文中提到了训练正确性对齐、Router TP（Tensor Parallelism）bug修复、训练稳定性等问题，并详细介绍了团队如何解决这些问题。
成本优化：国产加速卡与GPU成本相当 张志强强调，无论在GPU还是国产加速卡上，LLM的训练成本优化都是无止境的。他指出，蚂蚁在技术努力上，已经使国产加速卡上的训练成本与GPU相当甚至更低，同时保证了loss收敛的一致性。
技术报告分享：开源社区回馈 蚂蚁团队的技术报告《EVERY FLOP COUNTS》详细介绍了使用非NVIDIA加速卡集群训练Ling 300B MoE大模型的技术细节。该报告已在GitHub和Hugging Face上发布，旨在回馈开源社区。
未来展望：持续优化与开源 蚂蚁团队表示，Ling模型的发布只是他们工作的一个里程碑，未来他们将继续改进工作，并计划将更多成果开源在inclusionAI org（https://huggingface.co/inclusionAI）中。
结语 蚂蚁集团在开源大模型的低成本训练方面取得的突破，不仅展示了其在技术领域的实力，也为整个行业提供了宝贵的经验和启示。随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，蚂蚁集团将继续在技术创新和成本优化方面取得更多突破。
相关链接 - 知乎原文 - 技术报告下载 - GitHub项目
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