Nathan Chen 的 4 周跳是由 Mixture-of-Experts 评判的吗？第 1 部分：Switch Transformers：稀疏 MoE 模型
带着对 Nathan Chen 四周跳评分的眨眼暗示，这次演讲详细讲述了 Switch Transformer，这是 Google 对 Mixture-of-Experts 扩展的简洁而激进的简化。
带着对 Nathan Chen 四周跳评分的眨眼暗示，这次演讲详细讲述了 Switch Transformer，这是 Google 对 Mixture-of-Experts 扩展的简洁而激进的简化。而早期的 MoE 设计将每个 token 路由到两个专家，Switch 只路由到一个，将路由数学减少到最低限度，并解锁了在真实 TPU pods 上保持稳定的万亿参数训练运行。
作为两部分中的第 1 部分，这篇评论详细讲述了 top-1 gating 决策、保持专家不被饿死或溢出的负载均衡和容量因子技巧，以及 Switch 相对于密集 T5 基线提供的预训练加速。对于考虑为语音 LLMs、多语言 ASR 或多域 TTS 骨干采用稀疏架构的语音 AI 团队来说，Switch Transformer 是使万亿参数模型感觉可达成而不是抱负的论文。如果你想在第 2 部分深入研究 GLaM 之前获得直觉，就看看这部分吧。