微软发布最新研究：MoE仅提升记忆效果无法提高推理能力！大模型有效上下文长度不足的本质原因是什么？

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前言： 如果你想成为一只科学界的“独角兽”，那么看论文是必不可少的。只有掌握了最新的技术和理论，才能在这个竞争激烈的市场中脱颖而出，成为那只最闪亮的“独角兽”！ 1. Mixture of Parrots：专家提升记忆效果而不提升推理能力   标题： Mixture of Parrots: Experts improve memorization more than reasoning   机构： 哈佛大学、微软研究院、麻省理工学院   关键词： 混合专家模型、模型架构   作者： Samy Jelassi,  Clara Mohri,  David Brandfonbrener   分析： 这篇论文研究了Mixture-of-Experts（MoE）架构性能，探讨了与标准密集型Transformer在记忆和推理方面的性能差异。研究发现，随着专家数量的增加，MoE模型在记忆任务上的表现提升，而在推理任务上达到饱和。论文分析了MoE在推理上的理论局限性，并通过实证证明MoE在特定记忆密集型任务上的优越性。   地址： h ………………………………