Glam是专家(MOE)模型的混合物,这种模型可以被认为是具有不同的子模型(或专家),它们每个都专门用于不同的输入。每一层的专家都由一个基于输入数据激活专家的门控网络控制。对于每个令牌(通常是单词或单词的一部分),门控网络选择两个最合适的专家来处理数据。 GLAM的完整版本具有1.2T的总参数,每封邮政编码的64个专家总共有32个MOE层,但在推断期间,每个令牌预测的子网(占1.2T)参数的子网(占1.2T)参数的总数。

资料来源:https://ai.googleblog.com/2021/12/more-efficited-in-context-learning-with.html

原文:

GLaM is a mixture of experts (MoE) model, a type of model that can be thought of as having different submodels (or experts) that are each specialized for different inputs. The experts in each layer are controlled by a gating network that activates experts based on the input data. For each token (generally a word or part of a word), the gating network selects the two most appropriate experts to process the data. The full version of GLaM has 1.2T total parameters across 64 experts per MoE layer with 32 MoE layers in total, but only activates a subnetwork of 97B (8% of 1.2T) parameters per token prediction during inference.

Source: https://ai.googleblog.com/2021/12/more-efficient-in-context-learning-with.html

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