開發(fā)人工智能的語言模型，一直是人工智能的重要細分領域。人工智能語言模型應用包括搜索引擎、文字生成、個性化的對話工具以及軟件生成等。

2020年5月，OpenAI的一組研究人員發(fā)布了具有里程碑意義的AI模型GPT-3。GPT-3就是在570 GB的文本數(shù)據(jù)上訓練的語言模型，因此，就訓練數(shù)據(jù)和生成能力而言，GPT-3截至2020年都是最龐大的公開發(fā)布的語言模型。

此外，OpenAI的GPT-3一反之前死守基礎研究的思路，將 GPT-3 做成了一個服務，提供可以調用的 OpenAI API，并且向開放了少量體驗資格，使得拿到體驗資格的業(yè)界人士或學者等，開發(fā)出了一眾驚人的演示。

包括答題、翻譯、寫文章，甚至是數(shù)學計算和編寫代碼。而由GPT-3所寫的文章幾乎達到了以假亂真的地步，在 OpenAI 的測試中，人類評估人員也很難判斷出這篇新聞的真假，檢測準確率僅為 12%。

但現(xiàn)在，谷歌研究人員開發(fā)出一個新的語言模型，它包含了超過 1．6 萬億個參數(shù)，遠超 Open AI 開發(fā)的 GTP-3 的規(guī)模（1750 億個參數(shù)），成為迄今為止最大規(guī)模的人工智能語言模型，比之前谷歌開發(fā)過最大的語言模型 T5-XXL 的效率提高了 4 倍。

該語言模型使用 Switch Transformer 方法進行大規(guī)模訓練，這是一種“稀疏激活”技術，它只使用模型權重的子集或在模型中轉換輸入數(shù)據(jù)的參數(shù)，以有效降低計算密集度。

盡管在部分實驗中，該模型相比規(guī)模更小的模型得到了較低分數(shù)。但在相同的計算資源下，預訓練速度提高了7倍。這些改進擴展到多語言設置中，我們在所有101種語言中測量mT5基本版本的增益。最后，我們通過在“巨大的干凈的爬蟲語料庫”上預先訓練多達萬億個參數(shù)的模型，提高了語言模型的當前規(guī)模，并實現(xiàn)了比T5-XXL模型4倍的加速。

研究人員認為，稀疏性可以在未來賦予該模型在一系列不同媒體下多模態(tài)的優(yōu)勢。這也為人工智能語言模型的深入研究提供了更多方向的參考。

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