以 Mixtral 8x7B 这样的 MoE 为例，需要足够的 VRAM 来容纳一个 47B 参数的稠密模型。之所以是 47B...
那如果从头开始训练的话，虽然训练起来会更难，但上述问题会有所缓解，且它的自由度更高，避免传统 MoE 架构模型的潜在问题，争取达到 MoE 架构模型的上限。目前，大多数厂商选择的是基于已有模型进行训练，像是 Mistral AI 的 Mixtral 系列模型、千问的 MoE 模型 Qwen1.5-MoE-A2.7B、面壁智能的 MiniCPM-MoE-...
最近，各家科技公司提出的新一代大模型不约而同地正在使用混合专家（Mixture of Experts：MoE）方法。混合专家这一概念最早诞生于 1991 年的论文《Adaptive mixtures of local experts》，三十多年来已经得到了广泛的探索和发展。近年来，随着稀疏门控 MoE 的出现和发展，尤其是与基于 Transformer 的大型语言模型相结...
Mixtral of Experts 论文是由Mistral AI开源的,主要提出了一种新的专家模型(MoE)结构,该模型通过引入一种混合机制来改进当前MoE模型在性能、效率和适应性方面的不足。这种新的结构在处理并行任务和大规模模型时具有更高的灵活性和计算效率。 摘要 我们介绍了Mixtral 8x7B,一种稀疏专家混合模型(Sparse Mixture of E...
这种模型的一个非常著名的例子是法国公司Mistral的Mixtral of Experts(或称 Mixtral-8x7B)模型,尽管它有近 500 亿个参数,但每个预测只运行其中 12 个参数,从而实现了效率提升,使成本降低了 4 倍,推理速度提高了 6 倍。 在这个特殊情况下,它由八个不同的 70 亿参数模型组成,每个预测都会选择两个模型(因此效...
一、Adaptive mixtures of local experts Adaptive mixtures of local experts,这是大多数MoE论文都引用的最早的一篇文章,发表于1991年,作者中有两个大家熟知的大佬:Michael Jordan 和 Geoffrey Hinton。 论文介绍了一种新的监督学习过程,用于由多个独立网络组成的系统,每个网络处理训练集合的子集。这种新方法可以看作是...
MoE-混合专家模型 (Mixture of Experts),就像一个组织完善的公司,由产品经理把复杂的问题拆解为多个子问题,然后根据每个问题的特点,分配给最擅长处理这类问题的“专家团队”去解决 三、MoE核心构成 MoE包含两个关键模块:路由器(Router)和 专家(Experts)
MoE(Mixture of Experts),又称「混合专家」,本质是一种模块化的稀疏激活。怎么理解? 当前的大模型主要分为稠密(dense)模型与稀疏(sparse)模型,两者的区别主要在于模型进行计算时,被调用的参数数量,参数全部生效使用的是稠密模型,比如 OpenAI 从第一代到第三代即 GPT-1、 GPT-2、 GPT-3,以及 Meta 的 Llama ...
MoE(Mixture-of-Experts)大模型架构的优势是什么? MOE这个架构就是可以很好的省钱~ 就拿最新发布的deepseek-V3开源模型来说,它里面就用到了MOE架构。 在其MOE架构中,引入了路由专家 (Routed Experts) 和共享专家 (Shared Experts)。主要是用来激活那些参数需要被更新。
我们发现采用Mixtral-8x7B模型配置时,Megablocks的seqlen如果等于1024/2048会出现OOM。因此我们将Megablocks和Megatron-Core的seqlen都设置为512。同时我们打开 --moe-grouped-gemm 开启GroupedGEMM提升多 Experts 时的 GPU 利用率,从下表的吞吐数据可以看出,当前Megatron-Core的吞吐速度比 Megablock 快 10%左右。