路由LLM实际上是model level的MoE（Mixture-of-Experts），传统MoE通过在模型内部扩展专家网络（如稀疏激活的FFN层）提升性能，而路由LLM将完整LLM视为独立「专家」，通过预训练Router动态分配任务输入。三个大模型=OpenAI 这种范式具有三重优势：异构兼容性：支持闭源模型（如GPT-4）、开源模型（如Llama系列）及专用微...
Mixture-of-Experts (MoE): Routing LLM是model-level的MoE 当然，研究团队也提出一些未来的挑战。首先就是缺乏数据。要获得足够好的Router，当然的数据仍然远远不够，因为这些性能记录的数据一般不开源，且掌握在大公司手中，这需要全社区的共同努力。目前也可以通过算法一定程度缓解数据缺乏的问题。其次是如何保持在多...
Mixture-of-Experts(MoE): Routing LLM是model-level的MoE 当然,研究团队也提出一些未来的挑战。 首先就是缺乏数据。 要获得足够好的Router,当然的数据仍然远远不够,因为这些性能记录的数据一般不开源,且掌握在大公司手中,这需要全社区的共同努力。目前也可以通过算法一定程度缓解数据缺乏的问题。
路由LLM实际上是model level的MoE(Mixture-of-Experts),传统MoE通过在模型内部扩展专家网络(如稀疏激活的FFN层)提升性能,而路由LLM将完整LLM视为独立「专家」,通过预训练Router动态分配任务输入。 三个大模型=OpenAI 这种范式具有三重优势: 异构兼容性:支持闭源模型(如GPT-4)、开源模型(如Llama系列)及专用微调模型的...
路由LLM实际上是model level的MoE(Mixture-of-Experts),传统MoE通过在模型内部扩展专家网络(如稀疏激活的FFN层)提升性能,而路由LLM将完整LLM视为独立「专家」,通过预训练Router动态分配任务输入。 三个大模型=OpenAI 这种范式具有三重优势: 异构兼容性:支持闭源模型(如GPT-4)、开源模型(如Llama系列)及专用微调模型的...
Mixture-of-Experts (MoE): Routing LLM是model-level的MoE 当然,研究团队也提出一些未来的挑战。 首先就是缺乏数据。 要获得足够好的Router,当然的数据仍然远远不够,因为这些性能记录的数据一般不开源,且掌握在大公司手中,这需要全社区的共同努力。目前也可以通过算法一定程度缓解数据缺乏的问题。 其次是如何保持在...
在这些模型之前会有一个 Router 模型,它能动态地将每个输入 Prompt 分配给最相关的专家,比如数学模型将被路由到数学专家。 Samba-CoE 的灵感来自混合专家(Mixtral of Expert, MoE),但有一些关键区别。尽管 MoE 和 CoE 都比传统的密集模型更稀疏,但 MoE 的灵活性不如 CoE。MoE 需要作为单一模型进行训练/微调,...
(1.0 - self.jitter_noise, 1.0 + self.jitter_noise)#对输入数据应用抖动噪声(jitter noise),增加模型的鲁棒性hidden_states = hidden_states.view(-1, hidden_dim)#三维变为二维,方便后续处理#router_logits: (batch * sequence_length, n_experts)#通过gate计算路由权重得分routing_weights,选择exportrouter_...
MoE架构通过Router/Gating动态地选择不同的子专家模型来处理不同的输入token,从而实现对数据更好的建模和模型效果。相较于同等参数规模的模型,MoE架构可以显著减少训练和推理的计算量。 MoE模型架构示例 [4] LLM是通过堆叠很多个Transformer Block来实现参数规模扩展的(scaling law)。基于MoE架构的LLM,其中多个并行专家...
Hugging Face 在其“Hugging GPT”中提出了这一概念，称之为“模型路由器”（Model Router）。这种路由方式可以在组织层面实现一次性部署，而无需为每个单独的应用程序重复配置。然而，与这种路由方式相比，还有另一种竞争性技术——专家混合（Mixture of Experts，MoE） 可能更加高效，因为 MoE 将路由层集成为 LLM ...