MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）是一种用于提升深度学习模型性能和效率的技术架构。其主要由一组...
混合专家模型（Mixture of Experts：MoE）正是基于这样的理念，它由多个专业化的子模型（即“专家”）组...
因此,论文中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)的多任务学习结构。MMoE模型刻画了任务相关性,基于共享表示来学习特定任务的函数,避免了明显增加参数的缺点。 模型介绍 MMoE模型的结构(下图c)基于广泛使用的Shared-Bottom结构(下图a)和MoE结构,其中图(b)是图(c)的一种特殊情况,下面依次介绍。 image....
# 定义混合专家模型class MixtureOfExperts(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_experts): super(MixtureOfExperts, self).__init__() self.experts = nn.ModuleList([ExpertModel(input_dim) for _ in range(num_experts)]) self.gating_network = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, nu...
MoE(Mixture of Experts): 混合专家模型,这是一种创新的神经网络架构设计,它在 Transformer 架构中融合了众多的专家/模型层。在这种设计中,数据流动时,每一个输入的 Token 都会被动态分配给一些专家进行处理。这种做法使得计算更高效,因为每个专家都能在其擅长的特定任务上发挥出色。 Instruction Tuning: 指令微调,这...
ScatterMoE是一种优化的Sparse Mixture-of-Experts模型实现,通过ParallelLinear组件和特化核函数减少了内存占用和提高执行速度,且支持易于扩展的PyTorch标准张量表示,为大规模深度学习模型的高效训练和推理提...
大家好，欢迎收听本期播客。今天，我们将讨论混合专家（Mixture of Experts，简称 MoE）算法。 这是一个非常强大且实用的机器学习算法，在处理复杂任务时非常有效。首先，我们来了解一下什么是 MoE 算法。 MoE 算法是一种集成学习算法，它将一个复杂的任务分解成多个子任务，然后训练多个专家模型来解决这些子任务。
Mixture of experts (MoE) is a deep learning model architecture in which computational cost is sublinear to the number of parameters, making scaling easier. Nowadays, MoE is the only approach demonstrated to scale deep learning models to trillion-plus parameters, paving the way for models capable ...
最近接触到 Mixture-of-Experts (MoE) 这个概念,才发现这是一个已经有30多年历史、至今依然在被广泛应用的技术,所以读了相关的几篇经典论文,在这里总结一下。 1. Adaptive mixtures of local experts, Neural Computation'1991 期刊/会议:Neural Computation (1...