待验证50% 置信事实精确时间
谷歌2021年发布的Switch Transformer将MoE大规模应用于Transformer语言模型，将模型容量扩展至万亿参数级别
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50%
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2026/7/16
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相关事实
待验证Switch Transformer将专家数量扩展至2048个，2022年谷歌GLaM模型进一步验证了MoE在多任务泛化上的优势83% 相似待验证Switch Transformer 由 William Fedus 等人于2021年提出，首次将 MoE 扩展到万亿参数规模73% 相似待验证Gshard（2020）首次实现了万亿参数MoE模型的分布式训练，Switch Transformer（2022）将每个token的路由选择收敛为单一专家70% 相似待验证Transformer架构于2017年问世后，谷歌、OpenAI、Meta等机构几乎在同一年内各自完成了基于该架构的大型语言模型预研70% 相似待验证Universal Transformer于2018年提出，将同一个Transformer块反复应用于输入序列69% 相似
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