Nathan Chen 的 4 Flip 是由 Mixture-of-Experts 評分嗎？第 2 部分：GLaM：使用 MoE 高效擴展 LM
MoE 小型系列的第 2 部分轉向 GLaM，Google 的 1.2 兆參數 Mixture-of-Experts 語言模型，在 zero-shot、one-shot 和 few-shot 基準測試中匹配或超越 GPT-3，同時每個 token 只激活約 8% 的參
MoE 小型系列的第 2 部分轉向 GLaM，Google 的 1.2 兆參數 Mixture-of-Experts 語言模型，在 zero-shot、one-shot 和 few-shot 基準測試中匹配或超越 GPT-3，同時每個 token 只激活約 8% 的參數。稀疏激活意味著每次推理的計算量遠小於參數數量所暗示的量。
本評審分解了 GLaM 的專家路由、訓練數據管理和評估結果，使稀疏擴展論證具體化。對於正在權衡用於語音助手的 dense 與 sparse LLM 後端的語音 AI 從業者，或考慮基於 MoE 的語音基礎模型，GLaM 是將 MoE 從學術好奇變成實際部署考慮的經驗案例研究。深入探討走過 GLaM 所證明的內容以及它為下一代稀疏模型留下的未完成工作。