Ring-lite：蚂蚁技术开源的轻量级推理模型

什么是Ring-lite

Ring-lite是由蚂蚁技术团队推出的基于MoE架构的轻量级推理模型。该模型以Ling-lite-1.5为基础，结合创新的C3PO强化学习训练方法，在多项推理基准测试中取得了最佳效果（SOTA）。Ring-lite仅使用2.75B激活参数，实现了高效的推理性能。通过技术创新，如稳定强化学习训练、优化Long-CoT SFT与RL的训练比重以及解决多领域任务联合训练难题等，Ring-lite在保持高性能的同时显著降低了资源消耗。此外，Ring-lite开源了完整的的技术栈，包括模型权重、训练代码和数据集，为轻量级MoE推理模型的发展提供了重要参考。

Ring-lite的主要功能

• 高效推理能力： Ring-lite在数学推理、编程竞赛和科学推理等复杂任务中展现出卓越的性能，能够快速准确地处理各种推理需求。
• 轻量化设计： 该模型总参数量为16.8B，激活参数仅2.75B，在保证高性能的同时大幅降低了计算资源需求，特别适合在资源受限的环境中部署和使用。
• 多领域通用性： Ring-lite能够处理多个领域的推理任务，包括数学、编程和科学等。通过联合训练和分阶段训练策略，Ring-lite实现了不同领域之间的协同增益，显著提升了模型的泛化能力和跨领域适应性。
• 稳定的训练过程： 采用创新的C3PO强化学习训练方法，解决了传统强化学习中常见的训练不稳定问题。通过优化训练策略和控制生成回复长度波动，Ring-lite实现了更加高效和可靠的训练过程。

Ring-lite的技术原理

• MoE架构优势： Ring-lite采用Mixture-of-Experts（专家网络组合）架构。每个专家网络专门处理特定的子任务或数据特征，从而提高了模型的推理能力和效率。
• 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策略。通过限制每步训练的token总数，C3PO有效解决了生成回复长度波动带来的优化不稳定和吞吐量问题。同时，基于熵损失的策略选择进一步提升了训练过程的稳定性和效率。
• Long-CoT SFT与RL结合： Ring-lite采用Long-CoT（长推理链）监督微调（SFT）和强化学习（RL）相结合的两阶段训练方法。第一阶段通过Long-CoT SFT使模型掌握复杂的推理模式；第二阶段利用RL对特定任务进行优化，最终在token效率与性能之间找到了最佳平衡点。
• 多领域数据联合训练： 在训练过程中，Ring-lite整合了数学、编程和科学等多个领域的高质量数据。通过分阶段的联合训练策略，模型先专注于数学任务训练，随后进行代码和科学任务的联合优化，有效解决了跨领域数据训练中的冲突问题，显著提升了模型的综合推理能力。

Ring-lite项目地址

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

Ring-lite的应用场景

• 教育领域： 可用于辅助学生解决复杂的数学和科学问题，提供详细的解题步骤和推理过程，帮助学生更好地理解和掌握相关知识。
• 科研领域： 为研究人员提供强大的推理支持，验证和探索复杂的数学和科学问题，详细推导过程有助于理论研究和实验设计。
• 工业与商业领域： 在金融、医疗和市场营销等领域中，Ring-lite能够处理和分析复杂数据，提供精准的推理结果和决策支持，助力业务预测和优化。
• 智能助手： 可集成到智能设备或系统中，显著提升其推理和解答能力，有效应对复杂的查询和任务，为用户提供更智能化的服务体验。
• 医疗领域： 在医学数据分析和诊断中发挥重要作用，辅助医生和研究人员处理复杂数据，提供详细的推理过程和解决方案，支持疾病诊断和治疗方案的制定。