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之前讨论的负载均衡损失可能会导致稳定性问题。我们可以使用许多方法来稳定稀疏模型的训练，但这可能会牺牲模型质量。例如，引入 dropout 可以提高稳定性，但会导致模型质量下降。

Bull Lure e inversione di breve medio termine.Regola n 1.Bisogna sempre guardare la chiusura degli indici, soprattutto nelle giornate di forte euforia come ieri.

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尽管 tensor 的形状是静态的，但在训练和推理过程中，模型的计算是动态的。这是因为模型中的路由器（门控网络）会根据输入数据动态地将 token 分配给不同的专家。这种动态性要求模型能够在运行时灵活地处理数据分布。

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为了解决这个问题，论文提出了使用多个模型（即专家，specialist）去学习，使用一个门控网络（gating network）来决定每个数据应该被哪个模型去训练，这样就可以减轻不同类型样本之间的干扰。

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