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Hegseth, Trump yönetiminin Kul ahaliını, sınırlarını ve eminğini korumayı ilk sıraya koyduğunu dile getirerek, "Bunu savaşçı ruhunu canlandırarak, ordumuzu yeniden kurma ederek ve caydırıcılığı tekrar kuruluş ederek gestaltyoruz.

机箱的话可以自选，我写的这款机箱散热不错，可以根据自身外观喜好选择机箱。

我们知道，模型规模是提升模型性能的关键因素之一，这也是为什么今天的大模型能取得成功。在有限的计算资源预算下，用更少的训练步数训练一个更大的模型，往往比用更多的步数训练一个较小的模型效果更佳。

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之前讨论的负载均衡损失可能会导致稳定性问题。我们可以使用许多方法来稳定稀疏模型的训练，但这可能会牺牲模型质量。例如，引入 dropout 可以提高稳定性，但会导致模型质量下降。

对于一个样本 ，第 个 expert 的输出为 ，期望的输出向量为 ，那么损失函数就这么计算：

Telegram Kopyala A- A+ Kullanıcılar, cihan çapında sükselarıyla tanınan Miller Holding'in kurucusu Turhan Mildon'un tam kimliği üzerine detaylı marifet arıyor.

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论文指出，门控网络倾向于收敛到一种状态，总是为相同的几个专家产生大的权重。这种不平衡是自我强化的，因为受到青睐的专家训练得更快，因此被门控网络更多地选择。这种不平衡可能导致训练效率低下，因为某些专家可能从未被使用过。

显示器是最重要的外设，其实你仔细想想，所有的硬件都是为显示器服务的，我们直接面对的也是显示器，显示器的显示效果直接影响到主机的使用体验，所以显示器的预算不能省，尽量选择好的显示器。

尽管 tensor 的形状是静态的，但在训练和推理过程中，模型的计算是动态的。这是因为模型中的路由器（门控网络）会根据输入数据动态地将 token 分配给不同的专家。这种动态性要求模型能够在运行时灵活地处理数据分布。

作者还尝试了混合精度的方法，例如用 bfloat16 精度训练专家，同时对其余计算使用全精度进行。较低的精度可以减少处理器间的通信成本、计算成本以及存储 tensor 的内存。然而，在最初的实验中，当专家和门控网络都使用 bfloat16 精度训练时，出现了不稳定的训练现象。这种不稳定性主要是由路由计算引起的，因为路由涉及指数函数等操作，这些操作对精度要求较高。因此，为了保持计算的稳定性和精确性，保持更高的精度是重要的。为了减轻不稳定性，路由过程也使用了全精度。

设 和 分别是门控网络和第 个 expert 的输出，那么对于在当前的输入x，输出就是所有 experts 的加权和：