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作者还尝试了混合精度的方法，例如用 bfloat16 精度训练专家，同时对其余计算使用全精度进行。较低的精度可以减少处理器间的通信成本、计算成本以及存储 tensor 的内存。然而，在最初的实验中，当专家和门控网络都使用 bfloat16 精度训练时，出现了不稳定的训练现象。这种不稳定性主要是由路由计算引起的，因为路由涉及指数函数等操作，这些操作对精度要求较高。因此，为了保持计算的稳定性和精确性，保持更高的精度是重要的。为了减轻不稳定性，路由过程也使用了全精度。
La versione inglese di questa convenzione è da considerarsi quella ufficiale e preponderante nel caso di eventuali discrepanze rispetto a quella redatta in italiano.
就是先让不同的skilled单独计算reduction，然后再加权求和得到总体的reduction。这意味着，每个pro在处理特定样本的目标是独立于其他qualified的权重。尽管仍然存在一定的间接耦合（因为其他professional权重的变化可能会影响门控网络分配给skilled的rating）。如果门控网络和pro都使用这个新的reduction进行梯度下降训练，系统倾向于将每个样本分配给一个单一professional。当一个pro在给定样本上的的loss小于所有skilled的平均reduction时，它对该样本的门控rating会增加；当它的表现不如平均reduction时，它的门控score会减少。这种机制鼓励pro之间的竞争，而不是合作，从而提高了学习效率和泛化能力。下面是一个示意图：
对于一个样本 ，第 个 pro 的输出为 ，期望的输出向量为 ，那么损失函数就这么计算：
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