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单一作者论文，谷歌提出百万专家Mixture，超越密集前馈、稀疏MoE

释放进一步扩展 Transformer 的潜力，同时还可以保持计算效率。标准 Transformer 架构中的前馈（FFW）层会随着隐藏层宽度的增加而导致计算成本和激活内存的线性增加。在大语言模型（LLM）体量不断增大的现在，稀疏混合专家（MoE）架构已成为解决此问题的可行方法，它将模型大小与计算成本分离开来。很多新兴的 MoE 模型都可以实现相同体量之上，更好的性能与更强大的表现。最近发现的细粒度 MoE 扩展定律表明，更高的粒度可带来更好的性能。然而由于计算和优化方面的挑战，现有的 MoE 模型仅限于低数量专家