最后更新 02-10-2024
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GLaM
题为“GLaM：专家混合的语言模型的高效扩展”的论文提出了一种新的语言模型开发方法，可以提高效率和性能。 GPT-3 等传统密集模型通过扩展大型数据集和提高计算能力，在自然语言处理 (NLP) 方面取得了突破。然而，这种扩展的资源成本很高。
提出的 GLaM 模型通过引入稀疏激活的专家混合架构来解决这个问题。这使得 GLaM 能够拥有更多的参数——1.2 万亿，大约是 GPT-3 的 7 倍——同时减少训练和推理所需的能量需求和计算量。值得注意的是，GLaM 在 29 个 NLP 任务中的零样本和一次性学习方面也优于 GPT-3，这标志着在寻求更高效、更强大的语言模型方面向前迈出了一步。
主要功能:
大模型容量： GLaM 模型拥有 1.2 万亿个参数。
提高效率： 与 GPT-3 相比，训练 GLaM 仅消耗三分之一的能量。
减少计算要求： GLaM 需要一半的计算失败来进行推理。
出色的性能： GLaM 在零样本和单样本学习任务中实现了更好的整体性能。
创新架构： GLaM 采用稀疏激活的专家混合框架。
常见问题:
1) 什么是 GLaM 模型？
GLaM 代表通用语言模型，它是一系列语言模型，利用稀疏激活的专家混合架构来提高效率和性能。
2) GLaM 与 GPT-3 的参数相比如何？
GLaM 拥有 1.2 万亿个参数，大约是 GPT-3 的 7 倍。
3) 在 GLaM 中使用专家混合架构有哪些好处？
专家混合架构通过根据需要仅激活模型的相关部分来实现更大的模型容量和效率，从而降低总体计算要求。
4) GLaM 在 NLP 任务中的表现与 GPT-3 相比如何？
GLaM 在 29 个 NLP 任务中的零样本学习和单样本学习中均优于 GPT-3。
5) GLaM 节省了多少能源和计算量？
与训练 GPT-3 相比，GLaM 仅消耗三分之一的能量，并且需要一半的计算触发器来进行推理。
定价:
免费
标签:
GLaM
Language Models
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GPT-3
Natural Language Processing
Efficiency
Scaling