Bilanz der Quelle: GLaM, ein neuer Sprachmodell-Algorithmus, hat die effiziente Skalierung von Sprachmodellen mit Mixture-of-Experts (MoE) erreicht. Es verfügt über 64 Experten pro MoE-Layer und nutzt nur 8% der Parameter für jeden Token, was das Modell auf 1,2 Billionen Parameter und 96,6 Billionen Aktivierungen ermöglicht. GLaM übertrifft GPT-3 auf 29 NLP-Benchmarken bei nur einem Drittel des Trainings-Energieverbrauchs.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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