150亿参数，Skype开源了史上最大视觉模型V-MoE的全部代码

设：在所有可用的新侦查请注意上微缩减个建模或者解冻实军事训练网路并常用少生产量请注意数对新 head 缩减（即都是的小样本迁离）。

所示表右边总结了建模迁离至 ImageNet 的效果，其之前每个所示形并不一定数在 5 张所示形上军事训练（叫做 5-shot transfer）。

左为 JFT-300M 数据资料集上的 Precision@1 曲线所示；右边为 ImageNet 5-shot 的统计分析曲线所示。

对于这两种具体情况，Google小脑注意到，在给定军事训练生产量度生产量时，密集建模显著优于分散建模或者非常快地借助相似效率。为了揭示感官建模的极限，他们在 JFT-300M 引入数据资料集上军事训练了一个有着 150 亿值、24 个 MoE 层（出自 48 个块）的建模。这个迄今为止最大的感官建模在 ImageNet 上借助了 90.35 的 Top-1 统计分析。

优先路由表

意味着，由于硬件受限制，常用快照尺寸的默认（buffer）效率不高，因此建模不一定为每个专家学者常用实定和义的默认容生产量大。一旦专家学者衰「他年」，超出此容生产量大的分配 token 将被丢弃并可能会被处理步骤。因此，非常高的容生产量大会产生非常高的精准度，但它们的生产量度成本也非常高。

Google小脑为了让这种借助约束来使 V-MoE 在侦探时非常快。通过将总一组默认容生产量大降低到要处理步骤的 token 数生产量以下，网路被逼省去处理步骤专家学者层之前的一些 token。该建模不是以某种至多步骤为了让要省去的 token（就像现在的指导那样），而是研习根据极其优越性高分对它们来进行排序。这样可以保持除此以外的实报，同时节约大生产量生产量度。他们将这种步骤称为的产品优先级路由表（Batch Priority Routing, BPR） ，快照示意所示如下所示：

在高容生产量大下，Vanilla 和优先路由表都可以很好地处理步骤所有 patch。但是，当减小默认尺寸以节约生产量度时，Vanilla 路由表为了让处理步骤至多 patch，不一定导致实报不佳；BPR 终端地优先为了让处理步骤极其重要 patch，使得以非常低的生产量度成本获取高效率的实报。

事实证明，适当地删除 token 对于透过除此以外和非常有效的侦探实报至关极其重要。当专家学者容生产量大减少时，Vanilla 路由表选择性的效率会迅速下降。相反，BPR 对低容生产量大非常为硬朗。

总体而言，Google小脑观察注意到，V-MoE 在侦探时并不灵活：例如，可以减少每个 token 为了让的专家学者数生产量以节约时间和生产量度，而并不需要对建模权重来进行任何进一步的军事训练。

揭示 V-MoE

由于关于密集网路的内部指导原理还有很多待注意到，Google小脑还揭示了 V-MoE 的路由表模式。一种假设是，路由表器会根据某些语和义时代背景（如「汽车」专家学者、「动物」专家学者等）学会区分并分配 token 给专家学者。

为了试验之前这一点，他们在下面示范了两个不尽相同 MoE 层的所示，一个并不一时期（very early-on），另一个非常西南方 head。x 轴相同 32 个专家学者之前的每一个，y 轴辨识所示形并不一定的 ID（从 1 到 1000）。所示之前每个条目都辨识了为与特定所示形类相同的 token 为了让专家学者的Hz，色调极深表示Hz越。

结果辨识，虽然在一时期层几乎不会相关性，但在网路前期，每个专家学者只转送和处理步骤来自少数几个并不一定的 token。因此，可以得出结论，patch 的一些语和义聚类出现在网路的非常深层。

非常高的路由表决断与所示形并不一定相关。

Google小脑认为这只是生产量度机感官大规模必需生产量度的开始。异构专家学者体系结构和必需可衰弧度路由表也是有商业价值的研究课题方向。密集建模相比之下有益于数据资料多样的领域，例如大规模片段建模。他们决心开源的代码和建模都能慕名而来非常多研究课题技术人员注目该领域。

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