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而MoE的解題思路是引入稀疏性,即模型訓練過程中,各有所長的“專家”們獨立訓練、各司其職,在過濾重復信息、減少數據干擾的同時大幅提升模型的學習速度與泛化能力;在推理過程中,每次推理只按需調用部分“專家”,激活其對應的部分參數,如此便有效降低了相同參數下大模型的算力成本。
責任編輯:王旭?若除煩惱人皆佛,暫得清涼客亦仙。(圖片來源:@靈隱寺)
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