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结果？跨多种语言任务的卓越性能。 通过自我优化，模型可以减少其输出的偏差和毒性，并使用所需的数据集微调其性能。 稀疏专业知识模型 最后，稀疏专业知识模型为降低性能的密集模型提供了有效的替代方案。 多种语言模型使用密集激活的 Transformer，包括 OpenAI 的 GPT-3、NVIDIA/微软的 Megatron-Turing 和 Google 的 BERT。密集模型使用其所有参数，从而降低其效率和用户友好性。 在稀疏专业知识模型中，例如 Google GLaM。

尽管 GLaM 的尺寸大了七倍，但其训练和干扰消耗的能量却减少了三分之二，并且在自然语言任务上的表现优于 GPT-3。未来的语言模型可以从这种方法中受益，因为它更高效、更环保。 法学硕士和翻译的未来 简而言之，法学硕士有潜力显着增强翻译和本地化技术。然而，它们可能需要不断改 顶级电子邮件列表 进以提高准确性和效率。语言学家、翻译家和其他本地化专家将继续为翻译做出贡献。法学硕士是有价值的工具，但它们不会取代人类的专业知识。 在 Vistatec，我们将尖端技术与人类专业知识相结合，提供最高质量的翻译。



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