Nathan Chen 的 4 Flip 是由 Mixture-of Experts 评分的吗？第 2 部分：GLaM：使用 MoE 有效扩展 LM
MoE 迷你系列的第 2 部分转向 GLaM，这是 Google 的 1.2 万亿参数 Mixture-of-Experts 语言模型，它在零、一和少样本基准测试上匹配或击败 GPT-3，同时仅激活其标准的约 8%
MoE 迷你系列的第 2 部分转向 GLaM，这是 Google 的 1.2 万亿参数混合专家语言模型，它在零、一次和少样本基准测试上匹配或击败 GPT-3，同时每个令牌仅激活约 8% 的参数，并消耗 GPT-3 约三分之一的训练能量。效率故事是头条新闻：稀疏激活意味着每次推理的计算量远远小于参数计数建议的计算量。
这篇评论详细介绍了 GLaM 的专家路由、训练数据管理以及使稀疏扩展论证具体化的评估数字。对于正在权衡语音助手的密集 LLM 后端与稀疏 LLM 后端，或考虑基于 MoE 的语音基础模型的语音 AI 人员来说，GLaM 是一个实证案例研究，它将 MoE 从好奇变成了认真的部署考虑。深入探讨了 GLaM 所证明的内容以及它为下一代稀疏模型留下的开放工作。