将专家混合推向极限：参数效率极高的 MoE 指令调节

已于 2024-07-08 10:59:50 修改
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分类专栏： # 混合专家模型MOE 文章标签： 人工智能 大语言模型
于 2024-07-08 10:10:00 首次发布
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将专家混合推向极限：参数效率极高的 MoE 指令调节

name=Ted Zadouriaffiliation=Cohere for AI email=ted@cohere.com name=Ahmet Üstün affiliation=Cohere for AI email=ahmet@cohere.comname=Arash Ahmadian†affiliation=Cohere for AI email=arash@cohere.com name=Beyza Ermiş affiliation=Cohere For AI email=beyza@cohere.com name=Acyr Locatelli affiliation=Cohere email=acyr@cohere.com name=Sara Hooker affiliation=Cohere for AI email=sarahooker@cohere.com

摘要

专家混合 (MoE) 是一种众所周知的神经架构，其中一组专门的子模型以恒定的计算成本优化整体性能。 然而，由于需要将所有专家存储在内存中，传统的 MoE 带来了

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