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（来自：Microsoft Research Blog）

据悉，Z-code 是微软更普及的 XYZ-Code 设计的一部份，着眼于联结多种言语的文本、视觉和音频模型，以创立更富强、适用的 AI 体系。

诚然“专家组合”着实不是一套新鲜的技能，但它在翻译情形中照旧相当适用。该体系的焦点，本质上是将使命合成为多个子使命，而后将之委托给更小、更业余的所谓“专家”模型。

Z-code MoE 模型示例：从英语翻译成法语时，可为每个输入静态抉择其参数的子集。

各个模型会痛处本人特点来瞻望、并抉择将哪一个使命委派给哪一个专家，从而极大地简化了开发思路。关于艰深用户来说，你可将之视作包孕多个更业余模型的大模型鸠合。

微软技能研究员兼 Azure AI 首席技能官黄学东默示：借助 Z-code，我们确凿取患有惊人的提高。

我们正外行使迁移深造和多使命深造，名师名家以从单言语和多语种数据中创立一个极具品格和性能的最好组合。

终究带来一个最行进先辈的言语模型，并为客户带来高效的休会。

后果是，我们看到了一套全新的体系，现兴许间接在 10 种言语之间举行翻译，从而解除了对多集体系的需要。

其他微软迩来还起头运用 Z-code 模型来改进其 AI 体系的其他功用，蕴含实体识别、文本摘要、自定义文本分类、以及关键词提取，但将其用到自家翻译服务上照旧初度。

传统意思上的翻译模型相当愚笨，于是很难将其带入临蓐情形。不过微软团队抉择了一套“希少”规划 —— 仅激活每个使命的少量模型参数、而不是动辄调用全副体系。

这使得模型的运行更具成本效益，就像仅在冬季里为最经常使用的时段和空间供应室内加热同样经济高效，而无需让暖炉一贯对立全速运行。