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2020年5月，OpenAI的一组研究人员发布了具有里程碑意义的AI模型GPT-3。GPT-3就是在570 GB的文本数据上训练的语言模型，因此，就训练数据和生成能力而言，GPT-3截至2020年都是最庞大的公开发布的语言模型。
此外，OpenAI的GPT-3一反之前死守基础研究的思路，将 GPT-3 做成了一个服务，提供可以调用的 OpenAI API，并且向开放了少量体验资格，使得拿到体验资格的业界人士或学者等，开发出了一众惊人的演示。
包括答题、翻译、写文章，甚至是数学计算和编写代码。而由GPT-3所写的文章几乎达到了以假乱真的地步，在 OpenAI 的测试中，人类评估人员也很难判断出这篇新闻的真假，检测准确率仅为 12%。
但现在，谷歌研究人员开发出一个新的语言模型，它包含了超过 1.6 万亿个参数，远超 Open AI 开发的 GTP-3 的规模（1750 亿个参数），成为迄今为止最大规模的人工智能语言模型，比之前谷歌开发过最大的语言模型 T5-XXL 的效率提高了 4 倍。
该语言模型使用 Switch Transformer 方法进行大规模训练，这是一种“稀疏激活”技术，它只使用模型权重的子集或在模型中转换输入数据的参数，以有效降低计算密集度。
尽管在部分实验中，该模型相比规模更小的模型得到了较低分数。但在相同的计算资源下，预训练速度提高了7倍。这些改进扩展到多语言设置中，我们在所有101种语言中测量mT5基本版本的增益。最后，我们通过在“巨大的干净的爬虫语料库”上预先训练多达万亿个参数的模型，提高了语言模型的当前规模，并实现了比T5-XXL模型4倍的加速。
研究人员认为，稀疏性可以在未来赋予该模型在一系列不同媒体下多模态的优势。这也为人工智能语言模型的深入研究提供了更多方向的参考。