Nathan Chen的四周跳是由Mixture-of-Experts评分的吗？第2部分：GLaM：使用MoE的LMs高效扩展
MoE迷你系列的第2部分转向GLaM，Google的1.2万亿参数Mixture-of-Experts语言模型，在零样本、单样本和少样本基准上与GPT-3相当或超越，同时仅激活其约8%的参
MoE迷你系列的第2部分转向GLaM，Google的1.2万亿参数Mixture-of-Experts语言模型，在零样本、单样本和少样本基准上与GPT-3相当或超越，同时每个token仅激活其约8%的参数，并消耗大约GPT-3训练能量的三分之一。效率故事是重点：稀疏激活意味着推理的计算量远小于参数计数所表明的。
这份评论分析了GLaM的专家路由、训练数据策选和评估指标，使稀疏扩展论证更加具体。对于在语音助手中权衡密集与稀疏LLM后端的语音AI从业者，或考虑基于MoE的语音基础模型的人来说，GLaM是一个实证案例研究，将MoE从好奇心转变为严肃的部署考量。深入分析讲述了GLaM所证明的内容以及它为下一代稀疏模型遗留的开放性工作。