MoE的特征优势是专家化、动态化、稀疏化，在模型研发成本、训练/推理效率和整体性能之间实现最佳平衡。一...
混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）的概念源自大语言模型（LLMs）的一个基本组件，也就是前馈神经...
对于输入,模型只使用一部分处理本次输入所必须的参数进行计算。Mixture-of-Experts (MoE)就是这样的一种结构。在训练时,MoE维护多个expert子网络和路由网络。每个expert用于学习和存储来自不同领域的知识,而路由网络根据输入决定本次推理所用到的expert网络。 图2 Transformer MoE结构(图源:Switch Tranformer) 目前,最...
1 学习动机第一次了解到MoE(Mixture of experts),是在GPT-4模型架构泄漏事件,听说GPT-4的架构是8个GPT-3级别大小的模型以MoE架构(8*220B)组合成一个万亿参数级别的模型。不过在这之后开源社区并没有对MoE架…
最新最有趣的科技前沿内容 LLM终身学习的可能性--Mixture of Experts - 知乎 自动总结: - LLM终身学习是指让模型能够像人一样不断接受新的事物并学习,而非仅在一个或多个任务上使用。 - Lifelong learning是一个自成一脉的子领域,旨在模型持续学习新数据的同时避免旧知识的遗忘。 - LLM实际上已经满足了大部分...
混合专家模型（MixtureofExperts：MoE）的思想可以追溯到集成学习，集成学习是通过训练多个模型（基学习器）...
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 (1991) ...
二、Mixture of Experts (MoE) 混合专家,简称MoE或ME,是一种集成学习技术,它实现了在预测建模问题的子任务上训练专家的思想。这个方法包括四个要素,它们分别是: 将任务分解成子任务。 为每个子任务开发一个专家模型。 使用一个门控模型来决定使用哪个专家模型。
MoE（Mixture of Experts），又称“混合专家”，本质是一种模块化的稀疏激活。简单来说MoE是在原本的...
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...