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...
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...
比如Google提出的多模态MoE模型——LIMoE:另外,跟 MoE 的理念相关的还有很多有趣的工作,比如: Diverse Ensemble Evolution: Curriculum Data-Model Marriage, NeurIPS'18 Diversity and Depth in Per-Example Routing Models, ICLR'21MoE 的思想,其实十分符合 Goog...
第一,Shared-Bottom models的效果方差要明显大于基于MoE的方法,说明Shared-Bottom模型有很多偏差的局部最小点; 第二,如果任务相关度非常高,则OMoE和MMoE的效果近似,但是如果任务相关度很低,则OMoE的效果相对于MMoE明显下降,说明MMoE中的multi-gate的结构对于任务差异带来的冲突有一定的缓解作用。 整体来看,这篇文章...
Due to the probabilistic nature of MoE models, we propose the maximum quasi-likelihood (MQL) approach as a method for estimating MoE model parameters from data, and we provide conditions under which MQL estimators are consistent and asymptotically normal. The blockwise minorization鈥搈aximization (...
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) ...
Mamba是基于结构化状态空间模型(Structured State Space Models,简称SSMs)训练的大模型。这个技术的核心思想是为了解决当前原生transformer架构在长序列输入的劣势。SSMs的核心思想是将输入序列通过一个隐含的状态空间进行转换,以此来捕捉序列中的动态特征和长期依赖关系。根据此前的研究,SSMs技术做的大模型有比常规的Transfor...
Fast Inference of Mixture-of-Experts Language Models with Offloading O网页链接这篇论文研究了在有限加速器内存的消费级硬件上运行大型混合专家(MoE)语言模型的问题。为了解决这个问题,作者在参数卸载算法的基础上提出了一种新的策略,通过利用MoE语言模型的固有属性来加速卸载过程。利用这种策略,作者能够在桌面硬件和...
A Closer Look into Mixture-of-Experts in Large Language Models O网页链接本文探讨了混合专家(MoE)架构在大型语言模型中的应用。该架构通过仅激活每个标记的子集参数,在不牺牲计算效率的情况下增加模型大小,从而在性能和训练成本之间实现了更好的平衡。然而,MoE的潜在机制尚需深入研究,其模块化程度也存在疑问。论文...
solutions. DeepSpeed-MoE offers an unprecedented scale and efficiency to serve massive MoE models with up to 4.5x faster and 9x cheaper inference compared to quality-equivalent dense models. We hope our innovations and systems help open a promising path to new...