在AI大语言模型中,"MoE"通常指的是"Mixture of Experts"(混合专家模型)。这是一种机器学习架构,它结合了多个模型(即“专家”)的预测,每个模型专门处理数据的不同部分或子集。MoE模型的核心思想是通过一个“门控网络”(gating network)来动态地路由数据到最适合处理该数据的专家模型。 MoE模型的关键组成部分: 专家...
「LLM 领域」 为何需要 MoE ? MoE 原理: 路由(Router)原理: 发展总览: Switch-Transformer(2021.01): 背景: Switch Layer: 专家容量(expert capacity): 负载均衡(Load Balancing) Loss: 专家并行(Expert Parallelism): 模型配置: 其他训练技巧: GShard(2020.06): Top2Gating 算法: 模型配置: ST-MoE(2022.02):...
前置知识 MOE(MixerOfExpert) moe的主要原理是替换attention层后的MLP层, 通过将不同类型的token按照门控单元计算出的概率分配给最大概率处理的专家网络处理, 对比单一MLP更适合处理复杂多样化的数据集. 主要思想和集成学习感觉很像, 而且扩展性(遇到新的目标任务可以
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...
LLM大模型: MOE/mixtral原理和源码解析 1、古人云:闻道有先后,术业有专攻!每个人的能力范围是有限的,不可能360行,行行都精通!所以搞研究都会选一个细分领域深耕,争取在这个领域做到世界top级别的泰斗!一个团队,内部也都是在各个领域擅长的人组成,比如前端、ui、后端、算法、运维、运营等,大家互相配合,完成既定...
MoE专家 MoE模型中的每个专家代表一个较小的神经网络、机器学习模型或针对问题域的特定子集优化的LLM。例如,在Mistral中,不同的专家可能专注于理解某些语言、方言,甚至是查询类型。专业化确保每个专家都精通自己的领域,当结合其他专家的贡献时,将在广泛的任务上实现卓越的性能。
将PESC应用于指令调优的通用任务，在各类基准测试中取得显著性能提升。论文进一步开发了稀疏模型Camelidae，其在所有开源稀疏模型中实现了SOTA性能，展示了比GPT-3.5更出色的一般能力。PESC技术通过集成适配器，结合PEFT方法，有效扩展了模型容量，同时应对了资源和成本挑战。稀疏制作过程包括用MoE层替换FFN层...
机器之心将在本文中对 Jeff Dean 的演讲内容进行总结性梳理，其中尤其会关注演讲的第一部分，即谷歌过去这些年对 AI 领域做出的奠基性研究贡献。我们将看到，Transformer、蒸馏、MoE 等许多在现代大型语言模型（LLM）和多模态大模型中至关重要的技术都来自谷歌。正如 𝕏 网友 @bruce_x_offi 说的那样，你将在这里...
MoE 与 MoT:在专家混合中(左),每个令牌都被路由到不同的专家前馈层。在令牌混合(右)中,每组内的令牌被混合,并且混合令牌由专家前馈层处理。 结论 toke混合有可能显着提高LLM的表现和效率。与普通 Transformer 相比,它显示出训练时间减少了 3 倍的惊人结果。未来,我们预计 MoT 将继续带来更显着的改进。
本文将分享阿里云人工智能平台 PAI 团队与 NVIDIA Megatron-Core 团队在 MoE (Mixture of Experts) 大型语言模型(LLM)实现与训练优化上的创新工作。分享内容将按以下脉络展开: 1. 首先简短回顾 MoE 技术的发展历程,提炼核心概念及其在实践应用中亟待解决的关键挑战; ...