moe 美 英 n.教育部;有效性量度;欣赏 adj.可爱的 网络萌;教育部(Ministry of Education);弹性模量(modulus of elasticity) 英汉 英英 网络释义 n. 1. 教育部 2. 有效性量度 3. 〈俚〉喜爱,欣赏 adj. 1. 〈俚〉萌,可爱的,美好的
MoE的稀疏性与dropout的原理类似,MoE是根据任务的具体情况选择激活一定数量的专家模型来完成这个任务,而dropout则是对神经网络中的神经元进行随机性失活,每次训练的时候只保留一定的参数,这不但让网络具备了稀疏性特征,减轻了整个网络的参数压力,还会降低模型发生过拟合的概率,提高模型的泛化能力。 在这种设置下,虽然所有...
DeepSpeed-MoE 创新性地引入了残差 MoE（Residual-MoE）架构，其中每个 token 都由一个固定专家外加一个门控选择的专家进行处理，实现了每一层都有两个专家参与处理，同时也不会让通信成本超过 top-1 门控方法。这种方法是把门控选择的 MoE 专家当作是固定密集 FFN 的纠错辅助。NLLB 中使用的条件式 MoE 路由（...
总结来说,在混合专家模型 (MoE) 中,我们将传统 Transformer 模型中的每个前馈网络 (FFN) 层替换为 MoE 层,其中 MoE 层由两个核心部分组成:一个路由器(或者叫门控网络)和若干数量的专家。 MoE大模型具备哪些优势? MoE的最大优势就是与Dense模型相比,在相同计算资源下,训练速度更快,而且可以训练更大的模型。比...
MoE的特征优势是专家化、动态化、稀疏化，在模型研发成本、训练/推理效率和整体性能之间实现最佳平衡。一是采用混合专家方法，各专家模型面向不同数据或任务进行针对性建模和处理，提升模型的准确性和专业能力，更好地适应多模态数据及复杂/特定任务计算。二是根据任务的需求灵活选择并组合适宜的专家模型，使得模型能够...
一、MoE的前世今生：老树又冒新芽 MoE（Mixture-of-Experts，专家混合），首次出现于1991年的论文Adaptive Mixture of Local Experts中，其前身是“集成学习”（Ensemble Learning），作为一种由专家模型和门控模型组成稀疏门控制的深度学习技术，MoE由多个子模型（即专家）组成，每个子模型都是一个局部模型，专门处理...
MoE 做法是对 FFN 层进行横向扩展，将其中的参数细化、组织成一个又一个的组，每个组是一个专家（expert）。基于此，对于特定输入，MoE 只需激活少数 expert，让其参数处于激活状态，从而实现稀疏激活。而具体激活哪些 expert、哪部分参数，MoE 还会引入一个 Router（门控网络或路由），根据特定输入进行动态选择。去...
MoE核心逻辑：术业有专攻 MoE，全称Mixture of Experts，混合专家模型。MoE是大模型架构的一种，其核心工作设计思路是“术业有专攻”，即将任务分门别类，然后分给多个“专家”进行解决。与MoE相对应的概念是稠密（Dense）模型，可以理解为它是一个“通才”模型。一个通才能够处理多个不同的任务，但一群专家能够更...
混合专家模型（MixtureofExperts：MoE）的思想可以追溯到集成学习，集成学习是通过训练多个模型（基学习器）来解决同一问题，并且将它们的预测结果简单组合（例如投票或平均）。集成学习的主要目标是通过减少过拟合，提高泛化能力，以提高预测性能。常见的集成学习方法包括Bagging，Boosting和Stacking。集成学习在训练过程中，...