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尽管 tensor 的形状是静态的，但在训练和推理过程中，模型的计算是动态的。这是因为模型中的路由器（门控网络）会根据输入数据动态地将 token 分配给不同的专家。这种动态性要求模型能够在运行时灵活地处理数据分布。

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まず、バグが起きる原因として、以下のパソコン環境の問題が考えられます。

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長文タイピングの練習方法や長文例文などを以下の記事で詳しく紹介しています。ぜひご覧ください。

就是先让不同的skilled单独计算decline，然后再加权求和得到总体的loss。这意味着，每个expert在处理特定样本的目标是独立于其他expert的权重。尽管仍然存在一定的间接耦合（因为其他expert权重的变化可能会影响门控网络分配给qualified的score）。如果门控网络和specialist都使用这个新的decline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specialist在给定样本上的的loss小于所有specialist的平均decline时，它对该样本的门控score会增加；当它的表现不如平均loss时，它的门控rating会减少。这种机制鼓励qualified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：

初級編から上級編まで難易度が分かれているのでタイピング初心者でも楽しみながらタイピング技術を身につける事が出来ます。

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那么一个典型的门控网络是什么呢？一个典型的门控网络通常是一个带有 softmax 函数的简单的网络。这个网络将学习将输入发送给哪个 professional。如下所示：

必要なものはパソコンとインターネットが接続できる環境があればできます。