12.7 Google黑科技GLaM碾压GPT-3！1.2万亿参数混合专家模型成本直降3倍

GLaM深度解析：1.2万亿参数MoE模型如何用1/3成本超越GPT-3？

2021年，当GPT-3以1750亿参数刷新大模型性能上限时，业界普遍认为"更大参数=更高成本"是不可打破的定律。但Google发布的GLaM（Generalist Language Model） 却颠覆了这一认知——这款采用混合专家模型（MoE）的1.2万亿参数模型，不仅在零样本学习任务中超越GPT-3，更将推理成本压缩至1/3。本文将深入拆解GLaM的技术突破，揭示其如何通过"稀疏激活+智能路由"实现效率与性能的双重飞跃。

一、技术背景：密集模型的"性价比陷阱"

2020-2021年，大模型陷入"参数竞赛"：从GPT-3（175B）到MT-NLG（530B），参数规模翻倍增长，但训练和推理成本呈超线性上升。传统密集模型（Dense Model）的核心痛点逐渐暴露：

1. 计算效率低下：每个token需要激活模型所有参数（如GPT-3的1750亿参数），即使对于简单任务，也需消耗相同算力；
2. 显存瓶颈严苛：530B参数的MT-NLG需要32张80GB A100才能容纳，硬件门槛极高；
3. 性能边际递减：参数从100B增至500B时，BLEU得分仅提升2-3分，性价比持续下降。

此时，Google基于GShard的MoE（混合专家模型）经验，提出GLaM——通过条件计算（Condi