94 százalékkal csökkenti a betanítási költségeket a Baidu Ernie 5.1 modellje

A Baidu új Ernie 5.1 modellje 94 százalékkal csökkenti az előzetes betanítási költségeket a hasonló modellekhez képest — írja a The Decoder. A modell a Search Arena ranglistán 1223 ponttal a globális 4. helyen, a kínai modellek között pedig a 1. helyen végzett május 9-én.

Az Ernie 5.1 az Ernie 5.0 elődmodell betanítási alapjaira épül, de paramétereinek száma nagyjából harmada az elődjének, és lekérdezésenként fele annyi aktív paramétert használ. A Baidu szerint a modell belső értékelések alapján felveszi a versenyt a nyugati kereskedelmi modellekkel a kreatív írásban.

A Baidu az úgynevezett „Once-For-All elastic training framework” megközelítéssel hozta létre az Ernie 5.1-et, amely lehetővé teszi, hogy egyetlen futtatás során optimalizálják a különböző méretű modellek egész családját. Ez az eljárás magyarázza a jelentősen alacsonyabb betanítási költségeket, mivel a számításigényes feladatokat már az Ernie 5.0 esetében elvégezték.

A vállalat emellett teljesen újjáépítette megerősítéses tanulási infrastruktúráját. A hagyományosan szorosan összekapcsolt kulcskomponensek – a modellfrissítések, a válaszgenerálás és az értékelés – mostantól függetlenül skálázódó alrendszerekként működnek, amelyeket egy központi vezérlő koordinál. Ezáltal minden komponens a megfelelő hardvert kapja, és egy lépésben fellépő szűk keresztmetszet nem blokkolja a többit.

Az Ernie 5.1 a Baidu szerint ügynöki feladatokban (tau3-bench, SpreadsheetBench-Verified) felülmúlja a DeepSeek-V4-Pro-t, és közel áll a Google Gemini 3.1 Pro teljesítményéhez a tudás- és érvelési benchmarkokon (GPQA, MMLU-Pro). Egy nehéz matematikai teljesítményteszten (AIME26) az eszközhozzáféréssel rendelkező modell éppen csak lemarad a Gemini 3.1 Pro mögött.

Az Ernie 5.1 elérhető az ernie.baidu.com oldalon és a Baidu AI Studio játszóterén. A modell több mint tíz kreatív platformon is megjelenik, többek között az Isekai Zero szerepjáték-platformon és a Diting Huanliu AI-vászonalkalmazásban.