ERNIE-4.5-VL – 百度文心开源的新一代多模态AI模型，新增视觉定位与”图像思考”功能

百度文心4.5系列模型重磅开源，其中 ERNIE-4.5-VL 视觉语言模型（ERNIE-4.5-VL-28B-A3B；ERNIE-4.5-VL-424B-A47B）以卓越的图文视频理解能力，支持100 +语言交互，为智能应用开辟全新可能。ERNIE-4.5-VL 模型具备强大的视觉感知能力与知识准确性。模型通过海量视觉-语言数据训练强化语义对齐，并采用多模态强化学习提升稳定性，新增视觉定位与”图像思考”功能，支持文档解析、视频分析等场景。

ERNIE-4.5-VL的主要功能

• 多模态理解与生成：ERNIE-4.5-VL 能同时处理文本和图像信息，实现图像描述生成、图文问答、图像分类等功能，支持多模态内容的综合理解和创作。
• 文档与图表理解：模型具备强大的文档解析能力，可处理复杂的图表、流程图等，广泛应用于制造业、科研等领域的工程图纸理解和数据分析。
• 智能推理与决策：支持复杂的多模态推理任务，如视觉问答、逻辑推理等，能够结合文本和图像信息进行深度分析和决策。
• 多语言交互：支持100多种语言的交互，适用于跨语言的多模态任务，如多语言图像描述和跨语言图文问答。
• 长文本处理：具备超长上下文窗口（最高支持128K），能够处理大规模文本内容，适用于长文档分析和复杂任务处理。
• 图像思考功能：支持图像放大、搜索等工具调用，增强模型在视觉任务中的交互性和灵活性。
• 高效部署与优化：通过2-Bit量化技术，显著降低显存占用和提升推理速度，支持单卡部署，适合资源受限的场景。

ERNIE-4.5-VL的技术原理

• 异构混合专家架构（MoE）：ERNIE-4.5-VL 采用异构混合专家架构，将参数分为文本专家、视觉专家和共享专家。这种架构允许模型在处理不同模态任务时动态选择最优的专家组合，提高计算效率和性能。
• 模态隔离路由机制：通过分离文本和图像的处理路径，并引入路由器正交损失和多模态平衡损失，模型实现了文本与视觉模态的解耦训练，显著提升视觉任务的性能。
• 2-Bit 无损量化技术：采用“卷积码量化”算法，实现2-Bit精度下的无损推理。这使得模型在保持性能的同时，大幅降低显存占用和提升推理速度，支持更高效的部署。

ERNIE-4.5-VL的应用场景

• 文档与图表理解：用于解析复杂的工程图纸、科研图表和商务文档，帮助用户快速提取关键信息，应用于制造业、科研、金融等领域。
• 智能电表运维：嵌入智能电表设备，实时生成用电异常的文本描述并上报故障，提升运维效率和准确性。
• 多语言交互：支持100多种语言的交互，适用于跨语言的图文问答、图像描述等任务，助力全球化应用。
• 智能客服：结合文本和图像信息，为用户提供更精准的客服支持，例如处理产品咨询和故障排查。
• 内容创作：生成高质量的图文内容，如图像描述、创意文案等，适用于广告、媒体和创意行业。
• 教育领域：辅助教学，通过图文结合的方式帮助学生更好地理解和学习知识，例如解释复杂的科学图表。