随着Mixtral 8x7B (announcement,model card) 的推出,一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中,我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法,以及在推理过程中需要考量的各种因素。 让我们开始吧! 简短总结 混合专家模型 (MoEs):...
混合专家模型(MoE)的理念起源于1991年的论文Adaptive Mixture of Local Experts。这个概念与集成学习方法相似,旨在为由多个单独网络组成的系统建立一个监管机制。在这种系统中,每个网络(被称为“专家”)处理训练样本的不同子集,专注于输入空间的特定区域。那么,如何选择哪个专家来处理特定的输入呢?这就是门控网络发挥作...
随着Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出,一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中,我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法,以及在推理过程中需要考量的各种因素。 让我们开始吧! 简短总结 混合专家模型 (MoEs)...
随着Mixtral 8x7B (announcement,model card) 的推出,一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中,我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法,以及在推理过程中需要考量的各种因素。 让我们开始吧! 简短总结 混合专家模型 (MoEs):...
随着Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出,一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中,我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法,以及在推理过程中需要考量的各种因素。
Mixtral 8x7B 的推出(参见公告和模型卡片)在开放 AI 领域引发了广泛关注,特别是对于专家混合(Mixture-of-Experts:MoEs)这一 Transformer 技术的热议。在这篇博客中,我们将深入探讨 MoEs 的构建基础、它们的训练方法,以及在推理服务中需要考虑的各种权衡因素。 太长不看版 MoEs: 相比于常规密集型模型,MoEs 的预...
将混合专家模型(Mixture of Experts:MoE)应用于大模型中似乎是不一个不错的想法,Mistral AI 发布的 Mistral 8x7B 模型在各项性能和参数上证明了这一点,使用了更少的参数却获得了远超于 Llama 2 的效果,这为大模型的发展提供了一种新的思路。 02、MoE 的核心思想:术有专攻 ...
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型 Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注,特别是混合专家(Mixture-of-Experts:MoEs)这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征,体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势,以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络和一组专家...
Task-Specific Expert Pruning for Sparse Mixture-of-Experts Gating Dropout: Communication-efficient Regularization for Sparsely Activated Transformers AdaMix: Mixture-of-Adapter for Parameter-efficient Tuning of Large Language Models Sparse Mixers: Combining MoE and Mixing to build a more efficient BERT ...
随着Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出,一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中,我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法,以及在推理过程中需要考量的各种因素。让