Nintendo Switch View DLC Select a product DigitalTRANSFORMERS: BATTLEGROUNDS DigitalTRANSFORMERS: BATTLEGROUNDS - Complete Edition This item will be sent to your system automatically after purchase. BUMBLEBEE and the Autobots have a new commander – you. Assemble your squad and roll out for battle ag...
Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity code: github.com/tensorflow/m 研究背景/问题: 简单的大规模模型已被证明优于更复杂的算法(如图所示),而现有深度学习方法使用相同参数对所有输入进行计算,模型参数越来越大时,计算资源的消耗也会变大。稀疏专家混合模型(...
**(3)** Switch Transformers 在较低容量因子(1.0,1.25)下表现更好。较小的专家容量表明在大模型情况下,模型内存非常稀缺,容量因子希望尽可能小。 2.4 改进的训练和微调技术 稀疏专家模型可能会引入比普通 Transformer 更多的训练困难。由于这些层中的硬切换(路由)决策,可能会导致不稳定性。此外,低精度格式如 b...
1月11日，Google在arXiv上发表论文《Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity》，提出了最新语言模型—Switch Transformer。研究员介绍称，Switch Transformer拥有1.6万亿参数，是迄今为止规模最大的NLP模型。论文中指出，Switch Transformer使用了稀疏激活（Sparsely Acti...
Switch Transformer 用使用硬路由的稀疏 MoE 层替换了 T5 Transformer 中的 FFN 层。 容量因子决定了每个专家允许的token数量,是在token丢弃和机器利用率之间权衡的一个手段。实验证明,即使以牺牲token为代价,最大化机器利用率也是正确的目标。 由于其良好的可扩展性特征,与T5(密集)Transformer模型相比,Switch Transfor...
Switch Transformers是在Mixture of Experts(MoE)模型的基础上进行的改进。MoE模型通过为每个输入示例选择不同的参数,实现了稀疏激活的模型结构,即虽然模型参数数量巨大,但计算成本保持不变。然而,MoE模型在实际应用中面临复杂性、通信成本和训练不稳定性的挑战。为了解决这些问题,Switch Transformers简化了MoE的路由算法,并...
在Switch Transformers中，我们采用了一种简化策略，仅将示例路由到单个专家，这不仅保持了模型质量，而且减少了路由计算，表现更好。这种k = 1的路由策略称为Switch层。MoE和Switch Routing允许路由具有微分性，而我们的简化策略展示了与之相当的效果。Switch层的优势包括减少路由计算量、降低通信成本和简化...
[YouTube大神带读] XCiT: Cross-Covariance Image Transformers Kaggle上的街溜子 3 播放 · 0 弹幕 39:13 [YouTube大神带读] DINO_ Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers Kaggle上的街溜子 39 播放 · 0 弹幕 54:34 [YouTube大神带读] DDPM - Diffusion Models Beat GANs on Imag...
SWITCH TRANSFORMERS: SCALING TO TRILLION PARAMETER MODELS WITH SIMPLE AND EFFICIENT SPARSITY,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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