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Switch Transformers by Google Brain

Switch Transformers是一種用于擴展到萬億參數模型的模型,通過簡單和高效的稀疏性實現了對大規模語言模型的訓練和預訓練加速。,Switch Transformers by Google Brain官網入口網址

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Switch Transformers by Google Brain官網

Switch Transformers是一種用于擴展到萬億參數模型的模型,通過簡單和高效的稀疏性實現了對大規模語言模型的訓練和預訓練加速。

網站服務:生產效率,深度學習,自然語言處理,商業AI,生產效率,深度學習,自然語言處理。

Switch Transformers by Google Brain

Switch Transformers by Google Brain簡介

In deep learning, models typically reuse the same parameters for all inputs. Mixture of Experts (MoE) defies this and instead selects different parameters for each incoming example. The result is a sparsely-activated model — with outrageous numbers of parameters — but a constant computational cost. However, despite several notable successes of MoE, widespread adoption has been hindered by complexity, communication costs and training instability — we address these with the Switch Transformer. We simplify the MoE routing algorithm and design intuitive improved models with reduced communication and computational costs. Our proposed training techniques help wrangle the instabilities and we show large sparse models may be trained, for the first time, with lower precision (bfloat16) formats. We design models based off T5-Base and T5-Large to obtain up to 7x increases in pre-training speed with the same computational resources. These improvements extend into multilingual settings where we measure gains over the mT5-Base version across all 101 languages. Finally, we advance the current scale of language models by pre-training up to trillion parameter models on the "Colossal Clean Crawled Corpus" and achieve a 4x speedup over the T5-XXL model.

什么是”Switch Transformers by Google Brain”?

本文介紹了一種名為Switch Transformers的模型,該模型通過簡單和高效的稀疏性實現了對萬億參數模型的擴展。通過選擇不同的參數來處理每個輸入示例,Switch Transformers實現了稀疏激活模型,具有大量的參數但恒定的計算成本。

“Switch Transformers by Google Brain”有哪些功能?

1. 簡化的MoE路由算法:Switch Transformers簡化了Mixture of Experts(MoE)的路由算法,減少了復雜性和通信成本。
2. 降低通信和計算成本:Switch Transformers設計了直觀的改進模型,減少了通信和計算成本。
3. 改進的訓練技術:Switch Transformers提供了一些訓練技術,幫助解決訓練不穩定的問題,并展示了可以使用更低精度(bfloat16)格式訓練大型稀疏模型的能力。

應用場景:

Switch Transformers可應用于各種深度學習任務,特別是自然語言處理和機器翻譯領域。它可以用于訓練大規模的語言模型,提高預訓練速度,并在多語言環境中取得更好的效果。

“Switch Transformers by Google Brain”如何使用?

Switch Transformers可以通過下載論文中提供的代碼和數據集來使用。用戶可以根據自己的需求進行模型的訓練和預訓練,并將其應用于各種深度學習任務中。

Switch Transformers by Google Brain官網入口網址

https://arxiv.org/abs/2101.03961

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關于Switch Transformers by Google Brain特別聲明

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