只不过图中Mixing网络改成了普通的前向网络 (Feed-Forward Network),该网络将所有智能体的 \{Q_i(\tau_i', u_i)\}_{i=1}^n 和全局状态 s' 直接作为网络的输入,输出 \hat{Q}^*。\hat{Q}^* 通过最小化以下的损失函数来训练: \sum_{i=1}^{b}(\hat{Q}^*(\boldsymbol{\tau}, \bold...
在大模型的架构中,MoE的应用是将Feed Froward Network层替换成了MoE层,也就是说,原来的一个FFN层替换成了一个MoE层。 classTransformerBlock(nn.Module):def__init__(self,layer_id:int,args:ModelArgs):# 前面的代码省略# FFN层替换成了MoE层self.feed_forward=MoE(dim=args.dim,hidden_dim=args.hidden_d...
在大型模型架构中，MoE的应用体现在将Feed Forward Network层替换为MoE层。这意味着原本的FFN层被MoE层取代，实现了结构上的创新。MoE层由两部分构成：专家层（由线性层组成，Mixtral使用了8个专家）和门控层（负责确定使用哪个专家处理信号）。建议尝试设置简单的参数在本地运行并调试，这将有助于深入...
什么是Sparse Mixture of Experts(SMoE)? 我们知道模型各层中的多头自注意力机制即 multi-headead self attention,其实模型各层中还有另外一个组件“前馈网络” 即(Feedforward Neural Network,FFN)。FFN 的作用是对数据进行额外变换,提取更细腻的模式规律,从而提升模型学习和理解语言语义的能力。 每个自注意力头脑都...
例如,Megablocks将MoE层的前馈网络(FFN)操作转换为大型稀疏矩阵乘法(Megablocks [13] casts the feed-forward network (FFN) operations of the MoE layer as large sparse matrix multiplications),从而显着提升了执行速度 并且可以自动处理不同专家被分配可变数量token的情况(naturally handling cases where different ...
我们知道模型各层中的多头自注意力机制即 multi-headead self attention,其实模型各层中还有另外一个组件“前馈网络” 即(Feedforward Neural Network,FFN)。FFN 的作用是对数据进行额外变换,提取更细腻的模式规律,从而提升模型学习和理解语言语义的能力。
Huawei brings together people from all different parts of the industry, touching every different vertical, a fact that’s not lost on Humble, “Huawei is going all the way from hardware, basic parts of the stack, the network infrastructure, right through to developer tools and engineeri...
Network Usage: Repomix CLI operates fully offline after installation. The only cases where an internet connection is needed are: Installation via npm/yarn. Using the --remote flag to process remote repositories. Checking for updates (manually triggered). Security Considerations: Since all processing...
FFN(Feed Forward Network): 一个MLP结构,由两个线性层(Linear Layer)加上中间的一个GELU激活层组成。 整体表示 对于输入的 Xl ,先经过一个残差结构,作Layer Norm后经过W-MSA和DwConv的混合交互后与 Xl 相加得到中间变狼,中间变量也要经过一个残差结构,要和经过Layer Norm和FFN的加和得到最终的输出结果。 至...
MixLoRA inserts multiple LoRA-based experts within the feed-forward network block of a frozen pre-trained dense model and employs a commonly used top-k router. Unlike other LoRA-based MoE methods, MixLoRA enhances model performance by utilizing independent attention-layer LoRA adapters. Additionally...