一句话总结
这篇报告提出 ERNIE 5.0 ：从零开始统一训练文本、图像、视频、音频的自回归基础模型，核心创新是 统一 Next-Group-of-Tokens 目标 + 模态无关的超稀疏 MoE 路由 + 弹性训练，并配套可扩展的 RL 与训练基础设施，最终在多模态理解与生成上取得均衡且强劲的表现。
1. 背景与问题
现有多模态模型通常以"文本为中心"，多模态生成往往靠外挂式解码器或后期融合。这会导致：
- 理解与生成割裂 ：理解强，生成弱或反之。
- 模态能力跷跷板 ：加强某一模态会牺牲另一模态。
- 扩展不优雅 ：需要为每个模态设计专用组件和目标。
作者的核心目标是： 让多模态理解与生成都在一个统一自回归范式里完成 ，并且可在不同算力条件下灵活部署。
2. 整体架构：统一自回归 + 超稀疏 MoE
ERNIE 5.0 在模型层面做了三件关键事：
- 统一序列化 ：文本、图像、视频、音频都映射到共享 token 序列。
- 统一目标 ：所有模态都用 Next-Group-of-Tokens Prediction 训练。
- 统一路由 ：MoE 路由不依赖模态标签，完全由 token 表示决定。
图解：整体架构示意。文本、视觉、音频 token 统一进入同一自回归骨干；MoE 专家池共享，路由不区分模态。
3. 统一自回归目标：Next-Group-of-Tokens
传统文本是 Next-Token Prediction，而图像/视频/音频是"分组 token 预测"：
- 文本：标准 NTP，辅以 Multi-Token Prediction (MTP)。
- 视觉：Next-Frame-and-Scale Prediction (NFSP)。
- 音频：Next-Codec Prediction (NCP)。
这样所有模态都被纳入统一的 autoregressive 训练目标，从根上避免"不同模态训练目标不一致"的问题。
4. 模态无关 MoE：共享专家、自动分化
路由层不看模态，只看 token 的表达。结果是：
- 专家出现 自发的模态专化 。
- 不同模态在深层出现更强的语义重叠。
图解：不同层专家激活分布。可以看到非均匀激活，专家在模态上自然分化。
图解：不同模态 top-25% 激活专家的 IoU 重叠。深层跨模态重叠增强，表明语义逐步统一。
图解：各层专家负载均衡度（NE）。
N E = − ∑ i = 1 N p i log ( p i ) log N NE=\frac{-\sum_{i=1}^{N} p_i \log(p_i)}{\log N} NE=logN−∑i=1Npilog(pi)
NE 越高说明越均匀。
5. 弹性训练：一次预训练得到多种规模
传统"训练后压缩"代价高。作者提出 Elastic Training ，一次训练得到多尺寸子模型。
弹性维度：
- Depth ：随机跳层。
- Width ：随机减少专家数量。
- Sparsity ：随机降低路由 top- k k k。
图解：弹性训练框架，三条轴同时采样，形成 Once-For-All 超网络。
关键结论：
- 仅激活 53.7% 参数、总参数 35.8% 时，性能仍接近满模。
- top- k k k 降到 25% 时，解码速度提升超过 15%。
图解：视觉理解与生成统一架构，理解走双路径表征，生成走 NFSP。
6. 视觉与音频：理解 + 生成统一建模
6.1 视觉
- 理解 ：CNN + ViT 双路径融合，再做 Attention Patch Merger。
- 生成 ：NFSP，图像是单帧视频，多尺度递进生成。
6.2 音频
- 理解 ：残差向量量化 (RVQ)，多层代码 embedding 相加。
- 生成 ：NCP，逐层预测 codec token。
图解：音频理解与生成架构。理解走多层残差嵌入加和，生成走 NCP 分层预测。
7. 预训练与基础设施
为支撑万亿级超稀疏 MoE，需要系统级优化：
- 混合并行 ：TP + PP + EP + ZeRO + Context Parallel。
- FP8 混精度 ：显著降低显存峰值。
- FlashMask ：对异构注意力掩码加速。
结果：训练在稳定性与吞吐上兼顾，支持多模态统一训练。
8. Post-Training：SFT + 统一多模态 RL
RL 训练对 MoE + 多模态极其不稳定，作者提出：
- Unbiased Replay Buffer (U-RB) ：避免长尾 rollout 阻塞。
- MISC ：多粒度重要性裁剪，避免熵崩塌。
- WPSM ：对"已学会样本"做掩码，强化难题学习。
- AHRL ：难题注入 hint，让 RL 从"提示"过渡到自探索。
图解：U-RB 机制，保持数据顺序并避免长尾拖慢训练。
图解：MISC 稳定 RL 训练，避免早期熵崩塌。
图解：AHRL 引入"思考骨架"逐步降低提示比率，提升难题学习效率。
9. 实验结果要点（跨模态全面）
- 文本 ：在知识、推理、代码、指令跟随等任务上与顶尖模型接近或领先。
- 视觉 ：在 VQA、文档理解、推理、视频理解等多类任务保持强竞争力。
- 音频 ：ASR、语音对话、音频理解、TTS 均表现稳定。
核心结论： 统一训练没有牺牲单模态能力，反而在多模态融合和一致性上更强。
10. 结论与启示
ERNIE 5.0 给出一个非常清晰的技术路径：
- 统一自回归范式 是多模态理解与生成真正融合的关键。
- 模态无关 MoE 路由 可以让专家自发形成分工，减少人工设计负担。
- 弹性训练 是"训练一次、多场景部署"的可行路径。
- RL 在超大多模态 MoE 上仍是难点，但系统化工程 + 算法改造可行。