【CSDN 编者按】四个参数,我就能拟合出一个大象出来,用五个参数我就能让他的鼻子摆动 [好文分享:www.ii77.com]
纯粹的参数手艺会让 Switch Transformer 更好吗?
是的,看怎么设计!参数和总的 FLOPs 是自力权衡神经说话模型的尺度。大型模型已经被证实具有精巧的示意,不外基于沟通较量资源的情形下,我们的模型具有加倍简练、有效且快速的特点。
我没有超算——模型对我来说依然有效吗?
固然这项工作集中在大型模型上,我们发现只要有两个专家模型就能实现,模型需要的最低限制在附录傍边有讲,所以这项手艺在小规模情况傍边也非常有效。
在速度-精度曲线上,稀少模型比拟浓密模型有优势吗?
当然,在各类分歧规模的模型傍边,稀少模型的速度和每一步的示意均优于浓密模型。
我无法布置一个万亿参数的模型-我们能够缩小这些模型吗?
这个我们无法完全包管,然则经由 10 倍或许 100 倍蒸馏,能够使模型酿成浓密模型,同时实现专家模型 30%的增益结果。
为什么使用 Switch Transformer 而不是模型并行密集模型?
从时间角度看,稀少模型结果要优胜好多,不外这里并不是非黑即白,我们能够在 Switch Transformer 使用模型并行,增加每个 token 的 FLOPs,然则这或者导致并行变慢。
为什么稀少模型尚未普遍使用?
扩展密集模型的伟大成功削弱了人们使用稀少模型的动力。此外,稀少模型还面临一些问题,例如模型复杂性、练习难度和通信成本。不外,这些问题在 Switch Transformer 上也已经获得了有效的缓解。
参考资料:https://arxiv.org/pdf/2101.03961.pdf 项目代码地址:https://github.com/tensorflow/mesh/blob/master/mesh_tensorflow/transformer/moe.py
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