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有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss，昆仑万维在MoE训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的aux loss超参系数，从而让Drop Token Rate保持在合适的区间内，既能做到expert分发的平衡，又能让expert学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在MoE训练的前期，由于参数学习不到位，导致Drop Token Rate太高(token分布差异太大)，此时需要较大的aux loss帮助token load balance；在MoE训练的后期，昆仑万维希望Expert之间仍保证一定的区分度，避免 Gating倾向为随机分发Token，因此需要较低的aux loss降低纠偏。

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爱游戏官网其次，从市场经济角度看，提供这项服务的平台公司需要盈利，因此推荐算法还要解决留住用户，然后将用户注意力有效售卖给广告商的问题。正如纪录片《监视资本主义：智能陷阱》(The Social Dilemma)中指出的，社交媒体平台和搜索引擎使用的推荐算法，根据用户的历史行为和偏好，个性化地推送信息。平台就像商场，如果商场总提供某一类或某几类商品，无法提供更多品类的商品，消费者可能会减少使用甚至抛弃它。从商业角度，平台也会通过分发多样性信息，来留存用户，而不是刻意制造茧房。