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，可能导致性能下降。为了改进混合专家语言模型设计，提出了减轻问题并改进现有模型的策略。

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。

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。提出了减轻问题并改进混合专家语言模型设计的策略。

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，可能导致性能下降。为了改进混合专家语言模型设计，提出了减轻问题和改进策略。

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。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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