MoE作为一类transformer模型，运用“稀疏”方法，每个输入仅激活部分模型组件。这种策略不仅实现了高效的预训练和快速推理，还支持管理更大规模的模型。每位“专家”都是一个专注于处理不同数据面的神经网络（如FFN），从而确保模型在处理多样化任务时更加高效。MoE凭借其减少计算的优势，实现了模型预训练的加速。相较于小...
我们在 3.4B 激活 0.6B 的模型训练 400B tokens 到设置上进一步对比了模型效果随着均衡范围的变化，可以看到 balance BSZ 从 2 到 128 模型的 PPL 在快速降低，在 128 后逐渐饱和。目前主流 MoE 框架中即使是进行了机内通信，对于较大的模型 balance BSZ 也一般在 8 到 16 的，这进一步体现了我们通信方法...
昆仑万维推出的“天工0”大语言模型，采用了业内领先的MoE混合专家模型架构，并在短短两个月内迅速迭代至“天工0”版本，这一成就迅速引发了国内多家AI厂商的跟进。MoE技术，被誉为有望突破当前Transformer架构极限的新一代大模型技术领头羊，其发展潜力不容小觑。天工大模型的演进历程 近期，昆仑万维公布了其2023年...
通过不断增强模型的智能性和适应性,MoE将推动AI技术的全面进步。 2. 更高效的架构设计 未来的MoE研究将聚焦于更高效的模型架构和优化算法,不断提升模型的计算效率和资源利用率,推动AI技术的普及和应用。 结论 MoE作为一种革命性的大模型技术,凭借其出色的性能和高效的资源利用,正在引领AI技术的发展潮流。通过对MoE...
MoE是一种集成学习技术,它将大任务细分为小单元,由各领域专家独立处理。最终,通过智能决策机制,灵活选择并融合专家建议,实现高效的问题解决。 此方法涵盖四大核心步骤:首先,将大问题细化为多个小单元;其次,为各单元培养顶尖专家;随后,引入门控模型作为决策者,指导专家协作;最后,整合专家意见与决策者选择,形成精准预测...
Anthropic 首席执行官表示，三年内AI 模型的训练成本将上升到100 亿美元甚至1000 亿美元。巨额的大模型训练投入一定程度减缓了技术进步和效益提升，因此技术路径破局尤为关键。当前MoE 以及OpenAI o1 的“思维链”是重要探索实践。MoE 框架是对Transformer 架构的优化，关键在于路由策略及微调。其能在不给训练和推理阶段...
此外，MoE架构的特点使其成为新兴大模型企业突破现有巨头硬件护城河的有力武器。由于其技术理解和发展的重要性，MoE开始成为大模型创新的关键。尽管MoE作为统计学架构在1997年已被提出，但其在实际自然语言学习中的应用是在2018年以后才得以实现。然而，由于训练过程中的一些挑战，如结果可能拟合和门控网络可能偏爱某些...
MoE架构本质上是一种更高效的Scaling技术,它能通过多个专家模型来处理输入数据的不同任务。 简单来说,MoE架构的核心逻辑就是将输入数据分配给最适合处理该数据的专家。而且这种架构允许模型通过增加专家的数量来扩展,从而提高了模型处理特定任务的能力。 吴韶华表示,门控功能“稀疏性”的引入让MoE在处理输入数据时只激活...
MoE作为一种由专家模型和门控模型组成稀疏门控制的深度学习技术,由多个专家模型组成,每个子模型都是一个局部模型。门控功能“稀疏性”的引入让MoE在处理输入数据时只激活使用少数专家模型,大部分专家模型处于未激活状态。换言之,只有擅长某一特定领域的模型会被派遣,为用户提供最专业的服务,而其他模型则原地待命,静待...
在图像识别领域,MoE模型可以针对不同类型的图像数据(如人脸、物体等)分配不同的专家模型进行处理。这种细粒度的分工使得MoE模型在图像分类、物体检测等任务上表现出色。 语音识别: MoE技术同样适用于语音识别领域。通过分配不同的专家模型处理不同音素或单词的识别任务,MoE模型能够更准确地理解语音内容,提高识别准确率。