model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在...
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...
本次主要介绍了两篇和moe有关的文章(都是google的文章),moe作为目前大语言模型的基础广泛应用到商业场景和研究场景中《OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER》2017《Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter M,
转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=kb6eH0zCnl8&list=PLTWM4vrO7XA-f_BcMDtWDMgpIxGz1MfXT&index=5)在本视频中,我们回顾了谷歌发表的一篇非常重要的论文,论文中介绍了 Mixture-of-Experts (MoE) 层,作者包括 Geoffrey Hinton。这篇论文的标题是《Outrageously Large Neural Networks: The ...
2.2.3. Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)模型 Multi-gate Mixture-of-Experts是One-gate Mixture-of-Experts的升级版本,借鉴门控网络的思想,将OMoE模型中的One-gate升级为Multi-gate,针对不同的任务有自己独立的门控网络,每个任务的gating networks通过最终输出权重不同实现对专家的选择。不同任务的门控网络可...
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) models are a powerful paradigm for modeling data arising from complex data generating processes (DGPs). In this article, we demonstrate how different MoE models can be constructed to approximate the underlying DGPs of arbitrary types of data. Due to the probabilistic ...
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...
A21 Labs宣布开源520亿参数的全新混合专家大模型(Mixture of Experts,MoE)Jamba:单个GPU的上下文长度是Mixtral 8x7B的三倍 A21实验室是一家以色列的大模型研究机构,专门从事自然语言处理相关的研究。就在今天,A21实验室开源了一个全新的基于混合专家的的大语言模型Jamba,这个MoE模型可以在单个GPU上支持最高140K上下文...
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....