MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）是一种用于提升深度学习模型性能和效率的技术架构。其主要由一组...
但在David Eigen, Marc'Aurelio Ranzato,Ilya Sutskever(现在OpenAI首席科学家)的研究Learning Factored Representations in a Deep Mixture of Experts中,研究了MOE作为一个组件接入其他大模型,这样使得MOE的可以同时变得更大和更有效率。 2、条件运算 传统NN里每个输入都会经过全部的层,Yoshua Bengio的研究,基于输入的t...
也就是基于门控网络的混合专家模型（Mixture of Experts：MoE）。
因此,论文中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)的多任务学习结构。MMoE模型刻画了任务相关性,基于共享表示来学习特定任务的函数,避免了明显增加参数的缺点。 模型介绍 MMoE模型的结构(下图c)基于广泛使用的Shared-Bottom结构(下图a)和MoE结构,其中图(b)是图(c)的一种特殊情况,下面依次介绍。 image....
本文借鉴了MoE model, 提出Multi-gate Mixture-of-Experts model (MMOE) 模型,对比shared-bottom,在模型表达能力和训练难度上都更加优秀,在真实环境中更加有效。 三、模型架构 Shared-bottom Multi-task Model 如上图a所示,假设有K个任务,上层则会有K个塔(图中K=2),每个塔的函数为 ...
实习学习模型、算法总结1---MMOE算法模型 原文链接 KDD 2018 | Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts 仅自己学习,谈一下宏观理解,更具体以及公示推导请看原文或以下: 详解谷歌之多任务学习模型MMoE(KDD 2018) - 知乎 (zhihu.com... ...
MMOE是2018年谷歌提出的,全称是Multi-gate Mixture-of-Experts, 对于多个优化任务,引入了多个专家进行不同的决策和组合,最终完成多目标的预测。解决的是硬共享里面如果多个任务相似性不是很强,底层的embedding学习反而相互影响,最终都学不好的痛点。 本篇文章首先是先了解下Hard-parameter sharing以及存在的问题,然后引...
MMoE(Multi-gate Mixture-of-Experts)是 Google 在 2018 年 KDD 上发表的论文《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》里提出的,它是一种新颖的的多任务学习结构。MMoE 模型刻画了任务相关性,基于共享表示来学习特定任务的函数,避免了明显增加参数的缺点。
这里我没有训练足够大的模型的经验,所以不太熟悉。我的看法是,对于绝大多数 MoE 模型,全部机内做 tp 可能就是足够平衡,也足够快的方案了。对此方向感兴趣的朋友还是推荐 deepspeed 的论文:《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》。
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...