本报讯　近日，Create2025百度AI开发者大会在武汉举办。百度发布了文心大模型4.5 Turbo及深度思考模型X1 Turbo两大模型。文心4.5 Turbo源自文心4.5，具有效果更佳、成本更低的优势；基于文心4.5 Turbo，文心X1升级到X1 Turbo，性能提升的同时，具备更先进的思维链，问答、创作、逻辑推理、工具调用和多模态能力进一步增强。

　　据百度首席技术官王海峰介绍，在C-Eval、CMMLU、MathVista、Math500等多个基准测试集中，文心4.5 Turbo和X1 Turbo与DeepSeek、GPT模型相比，效果在伯仲之间。

　　作为多模态大模型，文心4.5 Turbo实现了文本、图像和视频的混合训练。针对不同模态数据在结构、规模、知识密度上的差异，通过多模态异构专家建模、自适应分辨率视觉编码、时空重排列的三维旋转位置编码、自适应模态感知损失计算等技术，大幅提升跨模态学习效率和多模态融合效果，学习效率提高近2倍，多模态理解效果提升超过30％。

　　在后训练方面，百度研制了自反馈增强的技术框架，基于大模型自身的生成和评估反馈能力，实现了“训练—生成—反馈—增强”的模型迭代闭环，不仅解决了大模型对齐过程中数据生产难度大、成本高、速度慢等问题，还显著减少了模型幻觉，模型理解和处理复杂任务的能力大幅提升。

　　在训练阶段，研制了融合偏好学习的强化学习技术，通过多元统一奖励机制，提升了对结果质量判别的准确率，通过离线偏好学习和在线强化学习统一优化，进一步提升了数据利用效率和训练稳定性，并增强了模型对高质量结果的感知。得益于偏好信号与奖励信号的融合运用，模型的理解、生成、逻辑和记忆等能力全面提升。

　　在深度思考方面，突破了仅基于思维链优化的范式，在思考路径中结合工具调用，构建了融合思考和行动的复合思维链，模型解决问题能力得到显著提升。同时，结合多元统一的奖励机制，实现了思考和行动链的端到端优化，大幅提升了跨领域的问题解决能力。

　　在数据方面，打造了“数据挖掘与合成—数据分析与评估—模型能力反馈”的数据建设闭环，为模型训练源源不断地生产知识密度高、类型多样、领域覆盖广的大规模数据。同时，数据建设流程具备良好的可扩展性，能够轻松迁移到全新的数据类型，实现快速、高效的数据生产。

　　文心大模型的能力拓展和效率提升，得益于飞桨文心的联合优化。比如，训练方面，多模态统一的掩码注意力加速，在不同模态混合计算注意力时，显著降低掩码构建和计算开销，大幅提升训练性能；推理方面，多模态流式分块预填充机制，减少首token耗时，同时减小推理计算的显存峰值，提升推理批次大小，提升吞吐性能。通过这些联合优化技术，文心4.5 Turbo训练吞吐达到文心4.5的5.4倍，推理吞吐达到8倍。

　　记者从现场了解到，飞桨框架3.0既延续了动静统一、训推一体的技术特色，又在自动并行、神经网络编译器、高阶自动微分等方面创新突破。例如，动静统一自动并行，使得大模型分布式训练代码减少80％；大模型训推一体，帮助强化学习训练提速114％；科学计算高阶微分，微分方程求解速度比PyTorch快115％；神经网络编译器，提升框架通用性能，模型端到端训练速度提升27％；在异构多芯适配方面，飞桨已适配国内外60多个系列芯片。　（岳悬）