单一作者论文,谷歌提出百万专家Mixture,超越密集前馈、稀疏MoE

释放进一步扩展 Transformer 的潜力,同时还可以保持计算效率。 标准Transformer 架构中的前馈(FFW)层会随着隐藏层宽度的增加而导致计算成本和激活内存的线性增加。在大语言模型(LLM)体量不断增大的现在,稀疏混合专家(MoE)架构已成为解决此问题的可行方法,它将模型大小...

第六代Prelude混动概念车将于明年正式登陆英国市场 本田公司近日宣布,第六代Prelude(参数|询价|图片)混动概念车将于明年正式登陆英国市场,并将在本周末的2024年古德伍德速度节上首次亮相欧洲。这款备受瞩目的车型以全新的红色涂装登场,相比其最初发布时的白色概念车,...

【新智元导读】瑞士领先的生物计算初创公司FinalSpark推出了首个在线平台Neuroplatform,使全球研究人员能够全天候访问16个人脑类器官,FinalSpark旨在开发世界上第一个生物处理器。这种...

锐华高安全嵌入式实时操作系统,主要由操作系统内核、高可靠文件系统、网络协议栈、C库(子集)四部分组成。满足IEC 61508:2010 功能安全完整性等级SIL/SC3 要求(通用领域)、EN 50128:2011...

专家混合 (MoE) 是 LLM 中常用的一种技术,旨在提高其效率和准确性。这种方法的工作原理是将复杂的任务划分为更小、更易于管理的子任务,每个子任务都由专门的迷你模型或「专家」处理。 ...

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