翻译自论文《2018-MMoE-Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》 摘要 基于神经网络的多任务学习(multi-task learning)在大规模真实应用上的取得了成功,比如推荐系统。例如,在电影推荐系统,推荐系统不仅能预测用户会购买和观看哪些视频,还能预测用户未来会喜欢这个电影。
多任务学习的目的在于用一个模型来同时学习多个目标和任务,但常用的任务模型的预测质量通常对任务之间的关系很敏感(数据分布不同,ESMM 解决的也是这个问题),因此,google 提出多门混合专家算法(Multi-gate Mixture-of-Experts,以下简称 MMoE)旨在学习如何从数据中权衡任务目标(task-specific objectives)和任务之间(inter-...
ESMM 解决的也是这个问题),因此,google 提出多门混合专家算法(Multi-gate Mixture-of-Experts,以下简称 MMoE)旨在学习如何从数据中权衡任务目标(task-specific objectives)和任务之间(inter-task relationships)的关系。
ESMM 解决的也是这个问题),因此,google 提出多门混合专家算法(Multi-gate Mixture-of-Experts,以下简称 MMoE)旨在学习如何从数据中权衡任务目标(task-specific objectives)和任务之间(inter-task relationships)的关系。
个gate网络的输出,gate网络输出的是分配到每个expert的概率,也就是每个expert的权重。 MoE只有一个gate网络,从而也可以叫做OMoE (One gate Mixture of Experts),从而引入本文提出的模型。 3.3 MMoe (Multi-gate Mixture-of-Experts) mmoe.jpg 从Shared-bottom模型与MoE发展而来,论文提出多个gate网络的混合专家模型...
Today, we’re also excited to introduce our next-generationGemini 1.5 model, which uses a new Mixture-of-Experts (MoE) approach to improve efficiency. It routes your request to a group of smaller "expert” neural networks so responses are faster and higher quality. ...
The 1.5 Pro is also built using a “mixture of experts” design, which means that rather than being a single giant neural network, it is actually an assemblage of several smaller ones, each specialized for a particular task. This too makes the model cheaper to train and to run. ...
因此,如何设计一个好的多任务学习算法框架,让所有预估目标都能提升变得非常关键。这个算法框架必须考虑数据、特征、embedding、网络结构以及单列用户交互特点。经过充分的调研和实践,推荐团队决定采用MMoE模型(Multi-gate Mixture-of-Experts)来改进当前模型。
因此 如何设计一个好的多任务学习算法框架 让所有预估目标都能提升变得非常关键。这个算法框架必须考虑数据、特征、embedding、网络结构以及单列用户交互特点。经过充分的调研和实践 推荐团队决定采用MMoE模型 Multi-gate Mixture-of-Experts 来改进当前模型。
我也要感谢在本科期间指导我的导师们,特别是王野教授和黄恒冠。 最后,再次感谢你们所有人,过去几年的研究生活如宝石般璀璨,如美梦般美好。 Let’s move towards AGI! 引用链接 [1]这个顺序:https://github.com/XueFuzhao/awesome-mixture-of-experts?tab=readme-ov-file#must-read...