PEER架构：高效扩展Transformer模型的新方法

Google DeepMind的最新研究提出了一种名为PEER的新方法，用于解决Transformer模型在扩展时的计算效率问题。通过参数高效的专家检索机制，PEER能够有效地从大量微型专家中选择并路由，降低了计算成本，同时保持高性能。实验结果显示，这种方法在语言建模任务上优于传统的密集前馈层和其他稀疏专家架构，为大规模语言模型提供了更高效的选择。
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