待验证50% 置信事实精确时间
Switch Transformer将专家数量扩展至2048个，2022年谷歌GLaM模型进一步验证了MoE在多任务泛化上的优势
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/25
首次发现
来源
相关事实
已验证谷歌2021年发布的Switch Transformer将MoE大规模应用于Transformer语言模型，将模型容量扩展至万亿参数级别83% 相似待验证Switch Transformer于2021年提出，将每次路由的专家数量精简为180% 相似待验证Gshard（2020）首次实现了万亿参数MoE模型的分布式训练，Switch Transformer（2022）将每个token的路由选择收敛为单一专家77% 相似待验证Switch Transformer 由 William Fedus 等人于2021年提出，首次将 MoE 扩展到万亿参数规模71% 相似已验证2017年Google提出Transformer架构，2018年出现BERT，2020年后出现GPT系列模型，将NLP推向预训练+微调的大模型时代69% 相似
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