微服务：Eureka原理实践：@EnableEurekaServer、@LoadBalanced

if self.training and self.jitter_noise > 0:
            hidden_states *= torch.empty_like(hidden_states).uniform_(1.0 - self.jitter_noise, 1.0 + self.jitter_noise) 请你讲一下这段代码

        此代码段是MoE（Mixture of Experts）模型中的一个特定部分，用于在训练过程中为隐藏状态引入随机性，这通常被称为抖动（jitter）或噪声。以下是具体行为的解释：

if self.training and self.jitter_noise > 0:

        这行检查模型是否处于训练模式（self.training是一个标志，如果模型在训练中为True，在评估中为False），并检查jitter的标量值（self.jitter_noise）是否大于0。只有在这两个条件都满足时，才会将噪声添加到隐藏状态中。