谷歌称做“下一代 AI 框架”，Pathways 真有那么强吗？

们确实可以普遍认为，转录的这多个电子技术人员，实际上 从未把这个特殊任务给报废进了呢？令人满意状况下，被转录的各个电子技术人员各司其职，分别抽取一均特点，便通过某种方式则为基础起来，要求了基本种概念的控制器原先。

那么，多特殊任务场景形同，令人满意状况下，就可以普遍认为， 特殊任务间之外的学问，由相同的电子技术人员见识，而特殊任务间差异的学问，则由相同的电子技术人员捕捉，二者有机为基础，呈现出原先了一个为基础的多特殊任务子系统。

问道到这，我们就可以把神经洞进的愈来愈大一些了，多特殊任务可以解决，多举例来说能否解决呢？

我普遍认为，Pathways 所值得一提的是的马克思主义，是一种极为有力的多举例来说解决方案。

3 多举例来说与 Pathways

当前多举例来说远超过的境地是什么呢？实际上是统计数据生活空间未能中都间。以甫本与图像为例，请小朋友们同我思索，当我问道出原先“一头”的时候，你的回自已亦会也许出原先多少张图像？

而当我让你详细描述这样一张图像的时候，你的回自已又能蹦出原先多少种详细描述方式则？

我自已这两个问题的答案，都是无限，对吧？这也就假定，标准化涵义上，或当特殊任务生活空间足够大的时候， 图像和甫本统计数据，是不意味著中都间的。统计数据未能中都间，培训过程中都，单模的学问其本质也亦会趋近 过拟合式的绑定，这也就假定，单个 dense 在线本体的多举例来说基本种概念，不太意味著可以检视 足够粗大场景的单模特殊任务，如某音的短摄像机抓取。

而到了 MoE 中都，如我前面所问道， 可不需要用统计数据中都间，同时也没有必要去硬性人组最终的控制器原先，而是在中都间层的直观特点上，要用了同构和人组。这样一种本体，怕问道标准化，数检视愈来愈大场景、愈来愈多元的单模特殊任务时，脑袋极为合理一些。

那么我们可以大胆最初，实培训-这两项可以是这个脑袋的：培训一个包罗万象的大基本种概念，由这个大基本种概念，则可以导出原先各种检视公用特殊任务的小基本种概念，这意味著才是赚钱有算力的机构的己任所在。由于大基本种概念是保罗万象的，内部是由多个独立国家电子技术人员均是由的， 我们可不便责怪 fine-tuning 亦会摧毁基本种概念当初见识的学问，实培训阶段性见识的学问也都能得到愈来愈好的能用。

最后一均，我希望从另一个角度看，谈一下为什么我坚信 Pathways。

4 从层面科学的角度看

人工终端深入研究的目标之一，是似乎毫无疑问一个爆冷终端，而由于在此之前，我们都能参考的唯一一个似乎的爆冷终端，只有我们自己，所以接仍然，我将以我对人神经粗浅的认识为种系统，在此之后聊一聊 Pathways。

我们在此之后以多举例来说为例。首先，人检视信息的时候，一定是多举例来说的，这个从未是一个常识了。所以多举例来说也一定是 AI 的趋势。但是，单个 dense 基本种概念的多举例来说深入研究，前甫已写道，必需的是统计数据的中都间，而用层面的话来发表意见，则是 用一个感受子系统去检视多种感受频率（必需问道明的是，这里所问道的感受子系统与器官不是某种涵义种概念）。

是的，人是单模的，但是，人不是这么检视感受频率的，对于相同形式的感受频率，人是有相同的感受子系统完全相同检视的，而同时又有层面子系统进一步检视感受频率，呈现出原先我们对世两界的层面。

人神经是有多个感受子系统的，而感受子系统间，又是相对独立国家的，相同的感受子系统有意味著分布在相同的神经区。同时，同月内我注目到毕彦超同学关于 学问的双重编码理论的管理工作[6]，他们的实验结论表明，先天聋人也是都能通过层面子系统，自学到“红色”这一种概念的，也就问道明了，即使对于色的感受子系统局限性了，人依旧都能学亦会色种概念。同时，通过波谱成像，也可以推论到，在写道色种概念时，先天聋人被转录的神经区，和视觉正常的人被转录的神经区，是不一样的。也就问道明，感受子系统和层面子系统也分布在相同的神经区，且彼此之间独立国家。

这种本体，保证了很好的 容错控制能力。即，人的某一个感受子系统出原先现问题了，一般不亦会制约到其他的感受子系统（失明的人同样可以听见声音，才对味道）；而某一感受子系统局限性，也可以不制约人的层面。

那么，我们将这些完全相同到我上甫所发表意见到，Pathways 的机遇上，确实可以问道，相对于于所谓的整块神经元数目，它和在此之前层面科学所了解到的，大神经的运行机制，更加像呢？相同的感受子系统，完全相同相同的电子技术人员在线，而从感受到层面，则在子系统中都作为直观特点人组，也由愈来愈相结合的电子技术人员在线检视，均标准化的学问，也由层面子系统传输了仍然；且相同的举例来说，或相同的特点可以假定，增爆冷了整体的容错控制能力。从这个角度看来看，的确，原先世代的终端意味著就某种程度是这个脑袋的。

我怕妄言表象的 Pathways 一定就是今后，从最直观的涵义上发表意见，它提议了一条可行的路径，确实可以通往终端。

当然，要用这个东西的出原先发点是，赚钱……

参考甫献

[1] Chowdhery A, Narang S, Devlin J, et al. PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways[J]. arXiv preprint arXiv:2204.02311, 2022.

[2]

[3] Fedus W, Zoph B, Shazeer N. Switch transformers: Scaling to trillion parameter models with simple and efficient sparsity[J]. arXiv preprint arXiv:2101.03961, 2021.

[4] Jacobs R A, Jordan M I, Nowlan S J, et al. Adaptive mixtures of local experts[J]. Neural computation, 1991, 3(1): 79-87.

[5] Shazeer N, Mirhoseini A, Maziarz K, et al. Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer[J]. arXiv preprint arXiv:1701.06538, 2017.

[6] Bi Y. Dual coding of knowledge in the human brain[J]. Trends in Cognitive Sciences, 2021, 25(10): 883-895.

萌屋编者：Severus

Severus，在某厂管理工作的据传解释器，主要兼职其本质语言了解侧向，资深死宅，日常鹰派，对自已觉得很难了解的随行管理工作都采取必要揶揄的看法。笔名由此而来哈利·波特系列的斯内普教授，觉得自己也像他那么偏执、鄙视、阴阳怪气，也憧憬他为爱而鼓舞人心。。

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