MoEミニシリーズのパート2はGLaMに向かい、Googleの1.2兆パラメータMixture-of-Expertsモデルはゼロショット、ワンショット、フューショットベンチマークでGPT-3に匹敵するか上回っており、トークンごとにパラメータの約8%のみを活性化し、GPT-3のトレーニングエネルギーの約3分の1を消費します。効率性の話が見出しです：スパース活性化は、推論ごとの計算がパラメータ数が示唆するよりもはるかに小さいことを意味します。

このレビューはGLaMの専門家ルーティング、トレーニングデータキュレーション、およびスパーススケーリング引数を具体化する評価番号を分解します。ボイスアシスタント向けの密度の高いLLMバックエンドとスパースLLMバックエンドのどちらかを検討する音声AI関係者、またはMoEベースのスピーチ基礎モデルについて考えている関係者にとって、GLaMはMoEを好奇心から本気の展開検討に変えた実証的なケーススタディです。ディープダイブはGLaMが何を証明したか、そして次世代のスパースモデルのためにどのようなオープンワークを残したかをもたらします。