如图展示了 Switch T5 Base 模型与 mT5-Base 在所有语言上的质量提升情况（负对数困惑度）。对两个模型经过 100 万步预训练后，Switch Transformer 的最终负对数困惑度相较基线有所提升。此外，透过mT5-Base使用Switch Transformer模型的加速直方图，可以发现，mT5-Base的平均速度提高了5倍，同时，91％的语言速度至少提...
1、在速度-质量的指标上,Switch-Transformer超过了精密微调的稠密模型,与MoE Transformer。在有限的计算量与工作时间下,Switch Transformer都得到了最优的结果。 2、Switch Transformer有更小的计算足迹(computational footprint)。 3、在更小的capactiy factor下,Switch Transformer工作的效果更佳。 提升训练与微调技术 ...
Switch Transformer 的一个优点是,它可以动态地调整模型的大小和复杂度,以适应不同的输入和输出,从而提高模型的效率和灵活性。例如,对于一些简单的输入,如常见的词或短语,Switch Transformer 可以只使用少数的专家模块,从而节省计算资源和时间;而对于一些复杂的输入,如罕见的词或长句,Switch Transformer 可以使用更多的专...
1、在速度-质量的指标上,Switch-Transformer超过了精密微调的稠密模型,与MoE Transformer。在有限的计算量与工作时间下,Switch Transformer都得到了最优的结果。 2、Switch Transformer有更小的计算足迹(computational footprint)。 3、在更小的capactiy factor下,Switch Transformer工作的效果更佳。 提升训练与微调技术 ...
1月11日,Google在arXiv发布论文《Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity》,提出最新语言模型Switch Transformer。研究员介绍,Switch Transformer拥有1.6万亿参数,是迄今规模最大的NLP模型。 论文指出,Switch Transformer使用稀疏触发(Sparsely Activated)技术,只使用神经...
Switch Transformer 是一种基于 Transformer 的新型神经网络架构,它可以动态地调整模型的大小和复杂度,以适应不同的输入和输出,从而提高模型的效率和灵活性。Switch Transformer 的主要特点是使用了一种称为 Mixture of Experts(MoE)的技术,它可以将模型的参数分布在多个专家模块中,从而提高模型的容量和表达能力。MoE 是...
Google Switch Transformer语言模型: 16000亿参数量 快手精排排序模型：19000亿参数量 参数个性化CTR模型-PPNet 2019年之前，快手App主要以双列的瀑布流玩法为主，用户同视频的交互与点击，观看双阶段来区分。在这种形式下， CTR预估模型变得尤为关键，因为它将直接决定用户是否愿意点击展示给他们的视频。彼时业界主流的...
Google Brain 的研究人员开源了他们最新的 AI 语言模型 Switch Transformer,包括 1.6 万亿个参数,相比上一代的 T5 模型,在精度相似的情况下训练时间只要七分之一。但 Google 并没有开源预训练的权值,而权值对于语言模型是至关重要,因此这一开源被认为打了折扣。权值代
Switch Transformer 是一种基于 Transformer 的新型神经网络架构,它可以动态地调整模型的大小和复杂度,以适应不同的输入和输出,从而提高模型的效率和灵活性。Switch Transformer 的主要特点是使用了一种称为 Mixture of Experts(MoE)的技术,它可以将模型的参数分布在多个专家模块中,从而提高模型的容量和表达能力。MoE 是...
Google发布自然语言处理新模型 Switch Transformer 最近一段时间,科技领域不断涌现出各种令人瞩目的新技术、产品和应用。其中最受关注的,要属Google发布的新一代自然语言处理模型——Switch Transformer。 Switc...