是因为在 MoE 模型中，只有 FFN 层被视为独立的专家，而模型的其他参数是共享的。
In the current state of LLMs, when you see a “MoE” it will typically be a Sparse MoE as it allows you to use a subset of experts. This is computationally cheaper which is an important trait for LLMs. 专家选拔Selection of Experts 门控网络可以说是任何 MoE 中最重要的组成部分,因为它不...
混合专家架构（Mixture of Experts，MoE）混合专家架构是一种将多个专门的子模型（称为“专家”）组合在一起的机器学习架构，通过一个门控网络来动态地决定在处理每个输入时应该使用哪些专家，从而利用多个专家的优势来处理复杂的任务，提高模型的性能和泛化能力。通过多个专家网络来处理不同的任务或特征，每个token可以...
如今,MoE 已广泛应用于各种顶级大语言模型。令人有趣的是,这篇论文发布于 2017 年年初,而介绍 Transformer 的 Attention Is All You Need 论文是在同年稍后发布的,同样也是由谷歌提出的。本视频的目的是帮助大家理解 Mixture-of-Experts 方法为何重要,以及它是如何工作的。论文链接:论文:MoE 论文 - ArXiv 视频...
2.2. Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)模型 从MMoE的名称来看,可以看到主要包括两个部分,分别为:Multi-gate(多门控网络)和Mixture-of-Experts(混合专家)。 2.2.1. Mixture-of-Experts(MoE)模型 MoE模型可以表示为 其中 , 表示的是 的第 个输出值,代表的是选择专家 ...
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...
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。
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....
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) ...