单一作者论文,谷歌提出百万专家Mixture,超越密集前馈、稀疏MoE
【7月更文挑战第27天】谷歌提出了一种名为“百万专家Mixture”的神经网络架构,旨在解决Transformer模型处理大规模数据时面临的计算和内存效率问题。该架构通过利用“产品键”技术实现从大规模专家池中的高效检索,相较于传统密集前馈网络和稀疏MoE模型,在性能-计算权衡方面展现出明显优势。尽管如此,模型训练的复杂性和大规模模型的有效管理仍然是挑战。[链接](https://arxiv.org/abs/2407.04153)