机械之心报道
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编纂:魔王、杜伟、张倩 [原创文章:www.ii77.com]
方才,Google Brain 高级研究科学家 Barret Zoph 发帖透露,他们设计了一个名叫「Switch Transformer」的简化稀少架构,能够将说话模型的参数量扩展至 1.6 万亿(GPT-3 是 1750 亿)。在较量资源沟通的情形下,Switch Transformer 的练习速度能够达到 T5 模型的 4-7 倍。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2101.03961.pdf
代码链接:https://github.com/tensorflow/mesh/blob/master/mesh_tensorflow/transformer/moe.py
对大型稀少模型使用可选择行精度(Selective precision with large sparse models)
为实现不乱性使用更小的参数初始化(Smaller parameter initialization for stability)
正则化大型稀少模型(Regularizing large sparse models)
© THE END
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