Nathan Chen 的 4 Flip 是由 Mixture-of Experts 評分的嗎？第 2 部分：GLaM：使用 MoE 有效擴展 LM
MoE 迷你係列的第 2 部分轉向 GLaM，這是 Google 的 1.2 兆參數 Mixture-of-Experts 語言模型，它在零、一和少樣本基準測試上匹配或擊敗 GPT-3，同時僅激活其標準的約 8%
MoE 迷你係列的第 2 部分轉向 GLaM，這是 Google 的 1.2 兆參數混合專家語言模型，它在零、一次和少樣本基準測試上匹配或擊敗 GPT-3，同時每個令牌僅激活約 8% 的參數，並消耗 0072N32NMRNMRNMRNMRNMRNMR，並消耗三分之一的訓練能量。效率故事是頭條新聞：稀疏激活意味著每次推理的計算量遠小於參數計數建議的計算量。
這篇評論詳細介紹了 GLaM 的專家路由、訓練資料管理以及使稀疏擴展論證具體化的評估數字。對於正在權衡語音助理的密集 LLM 後端與稀疏 LLM 後端，或考慮基於 MoE 的語音基礎模型的語音 AI 人員來說，GLaM 是一個實證案例研究，它將 MoE129N002MRK 從好奇變成了深入探討了 GLaM 所證明的內容以及它為下一代稀疏模型留下的開放工作。