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面向生物基础模型的高效混合专家（MoE）训练方法

随着语言模型规模的持续扩大，扩展传统密集架构的计算成本变得愈发昂贵。在密集 Transformer 模型中，每个标记都会经过所有网络层，导致算力消耗剧增。针对这一挑战，该研究探讨了面向生物基础模型的高效混合专家（MoE）训练技术，旨在通过稀疏激活机制降低计算开销，提升大模型在生物医学等特定领域的训练效率与扩展能力。