上面就是 Sparsely-Gated MoE的主要理论,作者主要在 language modeling 和 machine translation 两个任务上做了实验,因为这两个任务,都是特别受益于大数据和大模型的,而本文的MoE的作用主要就在于极大地扩大了模型容量——通过MoE,把RNN-based网络做到了137B(1.3千亿)参数的规模,还是挺震撼的。效果自然也是极好的,我...
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) ...
输出就是所有 experts 的加权和:(跟第一篇论文的第一个公式类似)但是这里我们可能有上千个 experts,如果每个都算的话,计算量会非常大,所以这里的一个关键就是希望 G(x) 的输出是稀疏的,只有部分的 experts 的权重是大于 0 的,其余等于 0 的 expert 直接...
以下是多任务学习的经典论文。 MMOE是2018年谷歌提出来的,现在依然是非常常用的模型范式,MMOE的全称是Multi-gate Mixture-of-Experts,对于这个优化任务,引入了多个专家进行不同的决策和组合,最终完成多目标的预测。解决的是硬共享里面如果多个任务相似性不是很强,底层的embedding学习反而相互影响,最终都学不好的痛点。
笔者最近阅读了《Mixture-of-Experts (MoE) 经典论文一览》 一文,该文章以NLP领域内的经典文章为脉络,将MoE的基础概念和发展进行了说明,推荐大家看一看。基于该文章,本文希望从MoE现有问题的角度,对MoE的工作进行总结。本文将聚焦在NLP领域中的任务上,并关注以Transformer模型为基础的工作。
思想追溯 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（...
内容提示: AutoMoE: Heterogeneous Mixture-of-Experts with Adaptive Computationfor Eff i cient Neural Machine TranslationGanesh Jawahar ∗ ♣ , Subhabrata Mukherjee ♠Xiaodong Liu ♠ , Young Jin Kim ♠ , Muhammad Abdul-Mageed ♣♢ , Laks V.S. Lakshmanan ♣Ahmed Hassan Awadallah ♠ ...
AC-MMOE: A Multi-gate Mixture-of-experts Model Based on Attention and Convolution Multi-task learning (MTL), an important branch of machine learning, has been successfully applied to many fields, and its effectiveness in practice has bee... K Li,J Xu - 《Procedia Computer Science》 被引量...
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....
Pushing Mixture of Experts to the Limit: Extremely Parameter Efficient MoE for Instruction Tuning Taki 清华大学 电子信息硕士14 人赞同了该文章 目录 收起 方法 实验 分析 比如分析 backbone 对实验结果影响 分析了 expert 数量的影响 分析了 soft router 和 top-1/2 的 router 的性能 分析...