本文深入解读了由 Google Brain 设计的名叫「Switch Transformer」的简化稀疏架构，可以将语言模型的参数量扩展至 1.6 万亿（GPT-3 是 1750 亿）。在计算资源相同的情况下，Switch Transformer 的训练速度可以达到 T5 模型的 4-7 倍。本文将从「为什么选择MoE」、「如何设计高效的网络结构」、「训练技巧」和「一些重要的讨论」4个方面进行解读。

论文原文：Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity

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