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动态专家混合：高效 Transformer 模型的自动调优方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过软的 MoE 方法解决了传统 MoE 方法的问题，在视觉识别任务中表现优于标准 Transformers 和其他 MoE 变种，并在模型规模扩展上有良好性能。
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关键要点
- 通过软的 MoE 方法实现模型容量的扩展
- 解决了传统 MoE 方法中的多个问题
- 在视觉识别任务中表现优于标准 Transformers
- 在其他 MoE 变种中也表现优异
- 在模型规模扩展上具有良好性能
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