但它们也可以是更复杂的网络结构，甚至可以是 MoE 层本身，从而形成层级式的 MoE 结构。
3 MoE与Transformer 3.1 Switch Transformers 3.2 ST-MoE 3.3 Expert Choice Routing 4 MoE Applications 4.1 MoE with Instruction Tuning 4.2 Mixtral 一点思考 参考链接 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*220...
因此在深层神经网络模型中引入MoE的好处在于,我们可以通过增加专家数量来构建一个参数量极大的模型,并采用稀疏的门函数来保证模型的计算复杂度不会随参数数量线性增长,这也是在如今MoE被用于构建超大规模模型的动机,这思路首次在文章[Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer] 中...
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,
Mixture of experts (MoE) is a machine learning approach, diving an AI model into multiple “expert” models, each specializing in a subset of the input data.
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...
MoE的关键在于通过增加参数量提升模型能力，同时通过Router技术降低推理成本，但训练过程中的均衡问题需要解决。在MoE的历史发展上，它起源于Ensemble技术，但Deep Learning时代后，MoE被应用到神经网络中，如Deep Mixture of Experts(13年)和Sparsely-gated MoE layer(17年)。这些模型创新性地在每一层神经...
Towards Structured Sparsity in Transformers for Efficient Inference Harry Dong, Beidi Chen, Yuejie Chi Sparse Universal Transformer Shawn Tan, Yikang Shen, Zhenfang Chen, Aaron Courville, Chuang Gan 2023 DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in ...
Research has also suggested that the concept of MoE can be extrapolated to other parts of the transformer architecture. The recent paperSwitchHead: Accelerating Transformers with Mixture-of-Experts Attentionsuggests that MoE can also be applied to the projection layers that transform inputs into Q, ...
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...