GLaM vs ZeroGPT

El artículo titulado "GLaM: Escalamiento eficiente de modelos lingüísticos con una combinación de expertos" presenta un enfoque novedoso para el desarrollo de modelos lingüísticos que mejora la eficiencia y el rendimiento. Los modelos densos tradicionales como GPT-3 han logrado avances en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante la ampliación con grandes conjuntos de datos y una mayor potencia computacional. Sin embargo, esta ampliación tiene un alto coste en términos de recursos.

El modelo GLaM propuesto aborda este problema introduciendo una arquitectura de mezcla de expertos escasamente activada. Esto permite que GLaM tenga una cantidad significativamente mayor de parámetros (1,2 billones, que es aproximadamente 7 veces mayor que la de GPT-3) al tiempo que reduce tanto los requisitos de energía como los cálculos necesarios para el entrenamiento y la inferencia. Sorprendentemente, GLaM también supera a GPT-3 en aprendizaje de una sola vez y cero en 29 tareas de PNL, lo que marca un paso adelante en la búsqueda de modelos de lenguaje más eficientes y potentes.

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