简单说来,MoE就是把传统decoder模型中那个巨大的FFN层换成了一群"专家"加一个"调度员"。这个思路其实挺像人类社会的专家系统 - 你不可能啥都懂,但你知道该问谁。 具体说来,MoE主要由两部分组成: 专家(Experts):每一层包含若干个专家,这些专家通常本身也是FFN网络结构,但也可以是更复杂的网络结构。 门控网络(...
设计MoE模型的原因主要是为了解决传统大模型在处理大规模数据和复杂任务时面临的计算资源消耗过大、训练和推理效率低下等问题。通过引入多个专家模型和门控机制,MoE模型能够实现更高效的计算和更精确的结果,同时降低训练和推理成本。 从结构上来说,相较Dense模型,MoE模型主要改造的部分是Transformer Block MLP的部分 揭晓...
2、(1)MOE架构也已经实现了,在transformer包的transformers-main\src\transformers\models\mixtral\modeling_mixtral.py这个文件里面。整体的代码结构如下:新增了几个MOE相关的类,其余的结构和llama几乎一样。 在decoder端的forward函数中的fully connect模块,attention和norm之后就是MOE啦,如下: 所谓的export:就是个3层...
Figure 1 | DeepSeekMoE 16B与开源模型在Open LLM Leaderboard上的比较。红色虚线是从除DeepSeekMoE 16B之外的所有模型的数据点线性拟合得到的。DeepSeekMoE 16B始终以很大的优势胜过具有类似激活参数数量的模型，并在性能上与LLaMA2 7B相媲美，后者的激活参数数量大约是其2.5倍 二、论文的简单介绍 2.1 论文的背景...
混合专家模型 (MoE) 的理念起源于 1991 年的论文Adaptive Mixture of Local Experts,但真正的爆火是由于谷歌大脑和雅盖隆大学研究人员发表的这篇开创性论文(The Sparsely-Gated MIXTURE-OF-EXPERTS Layer),混合专家理论在人工智能领域变得突出。 这个想法很简单:假设神经网络的稀疏性,特别是在前馈层(FFN),像 Transfo...
MoE 是混合专家(Mixture of Experts)的缩写,这是一类将多个较小「专家」子网络组合起来得到的集成模型。每个子网络都负责处理不同类型的任务。通过使用多个较小的子网络,而不是一个大型网络,MoE 可以更高效地分配计算资源。这让它们可以更有效地扩展,并可望在更广泛的任务上实现更好的性能。 在下面将讨论的论文《...
在实践中,每位专家都会学习什么?他们专注于低级语言结构 (例如标点符号、动词、形容词等),还是精通高级概念和领域 (例如编码、数学、生物学和法律)? 为了进行实验,我们使用了Mixtral 8x7B 模型,该模型包含32个顺序Transformer块,每个块中的MLP层被替换为稀疏MoE块,每个MoE块包含8个专家,每个令牌只激活其中两个专家...
论文DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI Scale 1. Introduction 现有的 MoE 方法在正式使用场景中存在的挑战: 场景局限:
生成模型则基于LLM,利用检索模型筛选出的原始数据,赋予其叙述结构,使信息更加易于理解和操作。RAG通过结合这两大组件,显著提升了传统语言模型的能力。🌐 综上所述,MoE和RAG的联合应用,不仅提升了模型的处理能力,还为人工智能的研究和应用带来了新的可能性。随着技术的不断进步,我们有理由相信,这两种架构将在未来的...
图片来源于GTC 2024大会China AI Day线上专场的演讲《基于NVIDIA Megatron-Core的MoE LLM实现和训练优化》 而谷歌的Gshard项目进一步将MoE应用于Transformer架构中,其主要创新包括: 1.设计了MoE Transformer的基本结构和并行模式,每间隔一层前向层采用MoE层替代,专家分布在不同设备上独立计算,其他层的参数共享。