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细粒度专家混合的比例尺定律
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过分析扩展的变量范围，研究人员建立了适用于细粒度混合专家模型的扩展规律，并推导出最佳的训练配置。结果显示，Mixture of Experts模型在规模和训练预算扩大时始终优于密集Transformer模型。研究还证明将专家的大小设置成与前馈层相似的常见做法并不是最优的。
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关键要点
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研究人员分析了扩展的变量范围，建立了细粒度混合专家模型的扩展规模定律。
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推导出适用于特定计算预算的最佳训练配置。
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Mixture of Experts模型在规模和训练预算扩大时优于密集Transformer模型。
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证明将专家的大小设置成与前馈层相似的做法并不是最优的。
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