俗话说得好,loss给网络带来的是梯度,而loss值本身并不重要。那我们不妨对公式(1)求个梯度看一下: 首先把公式展开,假设xi是logit,pi是softmax后的概率: (3)L=∑ifipi=∑ifi⋅exi∑jexj.然后计算梯度∂L∂xk,这里求导过程就不写了,我直接让deepseek帮我求了,检查了一下推得挺对的: (4)∂L∂xk...
就是先让不同的expert单独计算loss,然后再加权求和得到总体的loss。这意味着,每个expert在处理特定样本的目标是独立于其他expert的权重。尽管仍然存在一定的间接耦合(因为其他expert权重的变化可能会影响门控网络分配给expert的score)。如果门控网络和expert都使用这个新的loss进行梯度下降训练,系统倾向于将每个样本分配给一...
input_dim = X_train.shape[1]output_dim = len(np.unique(y_train))num_experts = 5moe_model = create_moe_model(input_dim, output_dim, num_experts)moe_model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])moe_model.fit(X_train, y_train, epochs=1...
另一个load loss比较复杂,有兴趣可以阅读原文,总的思路是鼓励模型在experts上分配相同数量的样本。简单理解就是importance loss鼓励gating function给每个expert平均分配logits,load loss鼓励最后每个expert拿到相同数量的样本进行计算。 3 MoE与Transformer 3.1 Switch Transformers ...
运行上述代码,模型启动训练,Loss逐渐收敛,测试结果如下: 2.3.4 打印模型结构 三、总结 本文详细介绍了MMoE多任务模型的算法原理、算法优势,并以小红书业务场景为例,构建网络结构并使用pytorch代码实现对应的网络结构、训练流程。相比于MoE,MMoE可以更好的学习不同Task任务的相关性和差异性...
k, dim=-1) print("topk_probs: ", topk_probs) print("topk_indices: ", topk_indices) # 辅助损失计算 if self.training: # 重要性损失（专家利用率均衡） importance = probs.sum(0) importance_loss = torch.var(importance) / (self.num_experts ** 2) # 负载均衡损...
MoE模型引入了路由器来智能分配数据给不同的子模型。路由器通过内部计算指示哪个子网络处理数据，并在训练时根据损失函数更新参数，优化模型。在训练过程中，我们根据损失函数（Loss）来更新相应子网络模型（即“专家”）以及Router的参数。这里的损失函数可以简化为计算实际输出与预测输出token之间的差异。然而，在训练时...
另外，在计算量和效果相似的情况下，CoE可以减小对内存的要求。如下，CoE-2（4/48）的效果与MoE（8/64）相近，但使用更少的总专家数量。loss match的情况下减小了17.6%的内存需求。团队还对比了在预算相似的情况下，扩展CoE迭代次数和扩展模型层数、扩展专家选择个数的效果，结果扩展CoE迭代次数更优。CoE-2（8/...
由于 first stage 的 Embedding 计算和 last stage 的 Loss 计算，以及 Pipeline Buffer 的存在， 流水并行下均匀切分 Layer 时的各 stage 计算负载和显存负载均有较明显的不均衡情况。我们提出了非均匀的流水并行切分和重计算 Layer 分配方式，使得总体的计算/显存负载更均衡，约有 10% 左右的端到端训练吞吐提升...