リソース分配

新しいLoad-balancing Loss（LBL）を導入し、Mixture-of-Expertsモデルの専門家間の負荷を均等化。LBLにより、トークンの利用が均等となり、性能とリソース分配が改善され、効率的な学習プロセスに貢献。