Ring-lite：蚂蚁轻量推理模型解析

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Ring-lite是蚂蚁技术AntTech团队推出的基于MoE架构的轻量级推理模型。该模型以Ling-lite-1.5为基底，结合独创的C3PO强化学习训练方法，在多个推理Benchmark中达到SOTA水平，仅需2.75B激活参数。Ring-lite通过稳定强化学习训练、优化Long-CoT SFT与RL训练比例、解决多领域任务联合训练难题等技术创新，实现高效推理能力。同时，其技术栈全面开源，包括模型权重、训练代码和数据集，助力轻量级MoE推理模型的发展。

Ring-lite的主要功能

• 高效推理：Ring-lite可在多种复杂推理任务中表现出色，涵盖数学推理、编程竞赛及科学推理等领域。
• 轻量化设计：总参数量为16.8B，激活参数仅2.75B，在保持高性能的同时降低计算资源消耗，适用于资源受限环境。
• 跨领域推理能力：支持数学、编程、科学等多个领域的推理任务。通过联合训练与分阶段训练策略，提升不同任务间的协同效果，增强泛化能力。
• 训练稳定性增强：采用C3PO强化学习方法，有效缓解传统强化学习中的训练不稳定问题，提高训练效率和稳定性。

Ring-lite的技术原理

• MoE架构：Ring-lite基于Mixture-of-Experts（MoE）结构，利用多个专家网络协同处理输入数据。每个专家专注于特定子任务或特征，从而提升整体推理效率。
• C3PO强化学习方法：C3PO（Constrained Contextual Computation Policy Optimization）是一种创新性的强化学习训练方式。它通过固定每轮训练的token总量，避免回复长度变化带来的优化波动，并借助熵损失策略选择合适的起始模型，提升训练稳定性。
• Long-CoT SFT与RL融合训练：采用两阶段训练策略，先使用Long-CoT监督微调（SFT）让模型掌握复杂推理逻辑，再通过强化学习（RL）进一步优化特定任务表现。通过实验确定最佳SFT与RL训练比例，在性能与token效率间取得平衡。
• 多领域联合训练机制：在训练过程中整合数学、编程、科学等多个领域数据，采用分阶段训练策略，先专注数学任务，再进行代码与科学任务的联合训练，有效缓解多领域数据间的冲突问题。

Ring-lite的项目地址

• GitHub仓库：http://github.com/inclusionAI/Ring
• HuggingFace模型库：http://huggingface.co/inclusionAI/Ring-lite
• arXiv技术论文：http://arxiv.org/pdf/2506.14731

Ring-lite的应用场景

• 教育行业：帮助学生解析复杂的数学与科学问题，提供详细的解题思路与步骤，提升学习理解能力。
• 科研辅助：协助研究人员验证复杂数学与科学命题，提供完整推理路径，支撑理论研究与实验设计。
• 工业与商业应用：分析复杂业务数据，生成推理过程与解决方案，应用于金融预测、医疗诊断及市场决策支持。
• 智能助手集成：嵌入智能助手中，增强其复杂问题解答能力，提升用户交互体验。
• 医疗健康领域：辅助医生与研究人员分析医学数据，提供详细推理结果，支持疾病诊断与治疗方案制定。

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