接下来的部分还将探讨专家容量的概念,它引入了一个关于专家可以处理多少令牌的阈值。在transformers库中,可以通过aux_loss参数来控制辅助损失。 MoE 和 Transformer Transformer 类模型明确表明,增加参数数量可以提高性能,因此谷歌使用 GShard 尝试将 Transformer 模型的参数量扩展到超过 6000 亿并不令人惊讶。 GShard 将在...
为了缓解这种情况,添加了一个辅助损失,以鼓励所有专家获得同等的重要性。此损失确保所有专家收到大致相同数量的训练样本。以下部分还将探讨专家容量的概念,它引入了一个阈值,限制专家可以处理多少个token。在transformers中,辅助损失通过aux_loss参数公开。 MoE和Transformer Transformer是一个非常明显的例子,参数数量的增加...
2. 自适应的 Aux Loss 有别于传统的固定系数（固定超参）的 aux loss， 我们在 MoE 训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的 aux loss 超参系数，从而让 Drop Token Rate 保持在合适的区间内，既能做到 expert 分发的平衡，又能让 expert 学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在 MoE 训练的...
接下来的部分还将探讨专家容量的概念,它引入了一个关于专家可以处理多少令牌的阈值。在 transformers 库中,可以通过 aux_loss 参数来控制辅助损失。 MoEs and Transformers Transformer 类模型明确表明,增加参数数量可以提高性能,因此谷歌使用 GShard 尝试将 Transformer 模型的参数量扩展到超过 6000 亿并不令人惊讶。 GS...
2. 自适应的 Aux Loss 有别于传统的固定系数(固定超参)的 aux loss， 我们在 MoE 训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的 aux loss 超参系数，从而让 Drop Token Rate 保持在合适的区间内，既能做到 expert 分发的平衡，又能让 expert 学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在 MoE 训练的...
2. 自适应的 Aux Loss 有别于传统的固定系数（固定超参）的 aux loss， 我们在 MoE 训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的 aux loss 超参系数，从而让 Drop Token Rate 保持在合适的区间内，既能做到 expert 分发的平衡，又能让 expert 学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在 MoE 训练的...
2. 自适应的 Aux Loss 有别于传统的固定系数（固定超参）的 aux loss， 我们在 MoE 训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的 aux loss 超参系数，从而让 Drop Token Rate 保持在合适的区间内，既能做到 expert 分发的平衡，又能让 expert 学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在 MoE 训练的...
为了缓解这种情况,可以添加一个辅助损失,以鼓励给予所有专家同等的重要性。该损失可确保所有专家获得大致相同数量的训练样本。后文将探讨专家能力的概念,即专家可以处理 token 的数量阈值。在 transformer 中,辅助损失通过 aux_loss 参数显示。 MoE 和 Transformer...
为了缓解这种情况,可以添加一个辅助损失,以鼓励给予所有专家同等的重要性。该损失可确保所有专家获得大致相同数量的训练样本。后文将探讨专家能力的概念,即专家可以处理 token 的数量阈值。在 transformer 中,辅助损失通过 aux_loss 参数显示。 MoE 和 Transformer...
2. 自适应的 Aux Loss 有别于传统的固定系数(固定超参)的 aux loss, 我们在 MoE 训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的 aux loss 超参系数,从而让 Drop Token Rate 保持在合适的区间内,既能做到 expert 分发的平衡,又能让 expert 学习具备差异化,从而提升模型整体的性能和泛化水平。在 MoE 训练的前期,...