Google DeepMind 展示深度混合：

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Google DeepMind 展示深度混合：优化 Transformer 模型以实现动态资源分配和增强计算可持续性

快速阅读： https://marktechpost.com/2024/04/06/google-deepmind-presents-mixture-of-depths-optimizing-transformer-models-for-dynamic-resource-allocation-and-enhanced-computational-sustainability/ 

来自 Google DeepMind、麦吉尔大学和 Mila 的研究人员推出了一种突破性的方法，称为深度混合 (MoD)，它不同于传统的统一资源分配模型。 MoD 使 Transformer 能够动态分配计算资源，重点关注序列中最关键的标记。该方法代表了管理计算资源的范式转变，并有望显着提高效率和性能。

MoD 的创新在于其能够动态调整 Transformer 模型中的计算焦点，将更多资源应用于输入序列中被认为对当前任务更为关键的部分。该技术在固定的计算预算下运行，根据评估令牌重要性的路由机制战略性地选择要处理的令牌。这种方法大大减少了不必要的计算，有效地降低了变压器的运行需求，同时保持或增强了其性能。

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 视频：https://youtu.be/wXV1iJPQ1fM