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Lory: 全可微的自回归语言模型预训练中的专家混合
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究发布了一系列开源的混合专家语言模型，参数范围从650M到34B，训练语料超过1T个标记。研究发现混合专家模型中的路由决策主要基于标记ID，与上下文相关性较小。研究提出了减轻问题并改进混合专家语言模型设计的潜在策略。
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关键要点
- 研究发布了一系列开源的混合专家语言模型，参数范围从650M到34B，训练语料超过1T个标记。
- 混合专家模型提供更有利的成本效益权衡，突出了未来大型语言模型发展的潜在有效性。
- 对OpenMoE模型中的路由机制进行了深入分析，发现上下文无关专业化、早期路由学习和朝末尾丢弃。
- 路由决策主要基于标记ID，与上下文相关性较小，标记对专家的分配在预训练阶段早期确定并保持不变。
- 不完美的路由可能导致性能下降，尤其是在多轮对话等顺序任务中。
- 提出了减轻问题并改进混合专家语言模型设计的潜在策略。
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