2021年12月13日 · In this paper, we propose and develop a family of language models named GLaM (Generalist Language Model), which uses a sparsely activated mixture-of-experts …

在这篇论文中，作者开发了以Mixture of Experts为基础的GlaM (Generalist Language Model)。它虽然参数量有GPT-3的7倍之多，但训练起来只需GPT-3三分之一的能耗，而且在NLP任务的 …

2023年6月5日 · To address this problem, we propose a framework of graph-aware language model pre-training (GALM) on a large graph corpus, which incorporates large language …

2024年10月18日 · 2022年google在`GShard`之后发表另一篇跟MoE相关的paper, 论文名为`GLaM (Generalist Language Model)`, 最大的GLaM模型有1.2 trillion参数, 比GPT-3大7倍, 但成本只 …

2022年3月22日 · GLaM （Generalist Language Model）模型，旨在解决训练大型密集模型（比如 GPT-3需要大量的计算资源的问题。 GLaM 模型是一簇通用语言模型，由于其 稀疏性 ，可以 ( …

GLaM 性能优于密集语言模型 GPT-3 (175B)，在七个类别的 29 个公共 NLP 基准测试中显着提高了学习效率，涵盖语言完成、开放域问答和自然语言推理任务。 为了构建 GLaM，Google首 …

In this paper, we propose and develop a family of language mod-els named GLaM (Generalist Language Model), which uses a sparsely activated mixture-of-experts architecture to scale the …

To address this problem, we propose a framework of graph-aware language model pre-training (GaLM) on a large graph corpus, which incor-porates large language models and graph neural …

为了回答这个问题，谷歌推出了具有万亿权重的通用语言模型 (Generalist Language Model，GLaM)，该模型的一大特点就是具有稀疏性，可以高效地进行训练和服务（在计算和 …

2024年10月15日 · 2022年google在GShard之后发表另一篇跟MoE相关的paper, 论文名为GLaM (Generalist Language Model), 最大的GLaM模型有1.2 trillion参数, 比GPT-3大7倍, 但成本只 …