如图 2-1 所示，每个 token，都会有一个 MoE Layer，每个MoE layer中包含了一堆的 experts，每个 exp...
目前,最流行的MoE结构为在transformer层中加入MoE。主流的做法是将transformer层中的FFN替换为稀疏MoE layer,MoE layer包含多个FFN和一个线性层路由模块组成。具体地,路由模块G的操作如下:首先将输入x进行线性映射得到H,H为expert上的一个分布,然后选择得分topk(一般取2)的expert,进行归一化,得到本次输入每个Expert的...
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,...
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...
· 《熬夜整理》保姆级系列教程-玩转Wireshark抓包神器教程(8)-Wireshark的TCP包详 · 一个有趣的插件,让写代码变成打怪升级的游戏 · 任务系统之任务流程可视化 Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer 笔记 2024-10-14 14:0228004970:59 ~ 1:39 MENU 博客...
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]...
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...
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...
【论文题目】Outrageously Large Neural Networks:The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer 凶残的大型神经网络:稀疏门Mixture-of-Experts层 作者:Noam Shazeer, Azalia Mirhoseini, Krzysztof Maziarz , Andy Davis1 , Quoc Le, Geoffrey Hinton and Jeff Dean ...
[2] Shazeer, Noam, et al. “Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer.” arXiv preprint arXiv:1701.06538 (2017).