Tổng quan về glam
Bài báo có tiêu đề "Glam: Khả năng mở rộng hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ với sự kết hợp của các chuyên gia" trình bày một phương pháp tiếp cận mới trong việc phát triển mô hình ngôn ngữ, giúp cải thiện hiệu suất và hiệu suất. Các mô hình dày đặc truyền thống như GPT-3 đã đạt được những đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thông qua việc mở rộng với các tập dữ liệu lớn và tăng cường sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, việc mở rộng này đi kèm với chi phí tài nguyên cao.
Mô hình Glam được đề xuất giải quyết vấn đề này bằng cách giới thiệu một kiến trúc hỗn hợp các chuyên gia được kích hoạt thưa thớt. Điều này cho phép Glam có số lượng tham số lớn hơn đáng kể—1,2 nghìn tỷ, gấp khoảng 7 lần so với GPT-3—đồng thời giảm cả nhu cầu năng lượng và tính toán cần thiết cho việc huấn luyện và suy luận. Đáng chú ý, Glam cũng vượt trội hơn GPT-3 trong việc học không cần thực hiện và học một lần trên 29 tác vụ NLP, đánh dấu một bước tiến trong hành trình tìm kiếm các mô hình ngôn ngữ hiệu quả và mạnh mẽ hơn.