混合专家模型(Mixture of Experts:MoE)正是基于这样的理念,它由多个专业化的子模型(即“专家”)组合而成,每一个“专家”都在其擅长的领域内做出贡献。而决定哪个“专家”参与解答特定问题的,是一个称为“门控网络”的机制。 那么,究竟什么是一个混合专家模型 (MoE) 呢?作为一种基于 Transformer 架构的模型,混...
1、GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding 2、Mixture of Experts: How an Ensemble of AI Models Decide As One 3、Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity 4、「天工2.0」MoE大模型发布 ...
1、GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding 2、Mixture of Experts: How an Ensemble of AI Models Decide As One 3、Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity 4、「天工2.0」MoE大模型发布...
1、GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding 2、Mixture of Experts: How an Ensemble of AI Models Decide As One 3、Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity 4、「天工2.0」MoE大模型发布 5、「天工大模型3.0」4月...
只因首个开源MoE大模型刚刚由Mistral AI发布。MoE架构全称专家混合（Mixture-of-Experts），也就是传闻中GPT-4采用的方案，可以说这是开源大模型离GPT-4最近的一集了。没有发布会、没有宣传视频，只靠一个磁力链接，就产生如此轰动效果。具体参数还得是网速快的人下载完之后，从配置文件里截图发出来的：7B参数x8...
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)
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，...
将混合专家模型(Mixture of Experts:MoE)应用于大模型中似乎是不一个不错的想法,Mistral AI发布的Mistral 8x7B模型在各项性能和参数上证明了这一点,使用了更少的参数却获得了远超于Llama 2的效果,这为大模型的发展提供了一种新的思路。 ——文章结尾会附上近些年关于混合专家模型(Mixture of Experts:MoE)主要的...
MoE结构,全称为Mixture-of-Experts(混合专家)结构,是一种先进的神经网络架构设计,特别是在大规模语言模型如GPT-4等中得到广泛应用。该结构的核心思想是通过并行部署一组“专家”子模型,并引入一个动态路由机制来分配输入数据到各个专家进行处理,旨在提高模型的计算效率、模型容量以及处理复杂任务的能力。以下是MOE结构的...
MoE的全称是Mixture of Experts,其中的Expert对应的是Transfomrer模型的MLP层,在训练的时候从多个MLP中选取一个MLP进行激活 [1](如下图所示)。这意味着模型可以在不增加FLOPs的情况下,通过增加MLP模块的数量来增加模型参数量级,进而提升模型在下游任务上的效果。采用MoE后的稀疏Transformer模型和同等质量(验证集loss以...