我们引入了稀疏门控专家混合层 Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer(MoE),由多达数千个前馈子网络组成。可训练的门控网络确定用于每个示例的这些专家的稀疏组合。我们将 MoE 应用于语言建模和机器翻译的任务,其中模型容量对于吸收训练语料库中的大量可用知识至关重要。我们提出了模型架构,其中具有多达 1370 亿个...
《Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer》 《Scaling Vision with Sparse Mixture of Experts》 《Twenty Years of Mixture of Experts》 感谢阅读,欢迎在评论区留言讨论哦~ P.S. 如果喜欢本篇文章,请多多 赞同、喜欢、评论、收藏,让更多的人看见我们 :D 关注公众号「...
这篇文章提出了 Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer ,声称终于解决了传统 conditional computational 的问题,在牺牲极少的计算效率的情况下,把模型规模提升1000多倍。 Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer跟1991年那个工作对比,这里的MoE主要有两个区别: Sp...
这篇论文的标题是《Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer》(极其庞大的神经网络:稀疏门控混合专家层)。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,...
论文出自:Shazeer N, Mirhoseini A, Maziarz K, et al. Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer[J]. arXiv preprint arXiv:1701.06538, 2017. 摘要 神经网络的吸收信息的容量(capacity)受限于参数数目。 条件计算(conditional computation)针对于每个样本,激活网络的部分子...
Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer 跟1991年那个工作对比,这里的MoE主要有两个区别: Sparsely-Gated:不是所有expert都会起作用,而是极少数的expert会被使用来进行推理。这种稀疏性,也使得我们可以使用海量的experts来把模型容量做的超级大。 token-level:前面那个文章,是 sample-level 的,即不同的样本,使用不同...
Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer. ICLR, 2017.概Mixture-of-Experts (MoE).MoE通过一 gating network 选择不同的 expert: y=n∑i=1G(x)iEi(x),y=∑i=1nG(x)iEi(x), 若G(x)i=0G(x)i=0, 则我们不需要计算 Ei(x)Ei(x). Ei(x)Ei(x) 可以...
[2] Shazeer, Noam, et al. “Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer.” arXiv preprint arXiv:1701.06538 (2017).
We in-troduce a Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer (MoE), consisting of up tothousands of feed-forward sub-networks. A trainable gating network determinesa sparse combination of these experts to use for each example. We apply the MoEto the tasks of language modeling and machine ...
(mmoe_out) for mmoe_out in mmoe_outs] task_outputs = [] for mmoe_out, task in zip(mmoe_outs, tasks): logit = tf.keras.layers.Dense( 1, use_bias=False, activation=None)(mmoe_out) output = PredictionLayer(task)(logit) task_outputs.append(output) model = tf.keras.models.Model...