手把手教你，从零开始实行一个希罕混淆大师架构谈话模型（MoE）
本文介绍了实行一个希罕混淆大师谈话模型（MoE）的方法，详细解释了模型的实施历程，包括采用希罕混淆大师取代传统的前馈神经搜集，实行 top-k 门控和带噪声的 top-k 门控，以及采用 Kaiming He 初始化技术。作者还说明了从 makemore 架构保持不变的元素，比如数据集处理、分词预处理和谈话建模任务。最后还提供了一个 GitHub 仓库链接，用于实行模型的整个历程，是一本不可多得的…- 9
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门控
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