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细节中的恶魔：在训练专用专家混合模型时实现负载平衡损失
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文重新审视了专家混合模型训练中的负载平衡损失，指出微批次策略限制了专家的专业化。提出了一种新方法，通过额外的通信步骤同步专家选择频率，从而显著提升模型性能。
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关键要点
- 本文重新审视了专家混合模型训练中的负载平衡损失。
- 现有的微批次策略限制了专家的专业化。
- 提出了一种新的全局批次计算负载平衡损失的方法。
- 通过额外的通信步骤同步专家选择频率。
- 新方法显著提高了模型的预训练困惑度和下游任务性能。
- 促进了专家域的专业化。
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