top-k不可导，但是top-k判断的输入的那个值是连续的可导的。具体来说，MoE的router（路由器？）会给...
还有另外一种门控机制,其中包括带噪声的 TopK 门控 (Noisy Top-K Gating)。这种门控方法引入了一些可调整的噪声,然后保留前 k 个值。具体来说: 添加一些噪声 选择保留前 K 个值 应用Softmax 函数 这种稀疏性引入了一些有趣的特性。通过使用较低的 k 值 (例如 1 或 2),我们可以比激活多个专家时更快地进...
#Changing the above to accomodate noisy top-k gatingclassNoisyTopkRouter(nn.Module):def__init__(self, n_embed, num_experts, top_k):super(NoisyTopkRouter,self).__init__()self.top_k = top_k#layer for router logitsself.topkroute_linear = nn.Linear(n_embed, num_experts)self.noise_line...
门控网络会计算这个分数向量的top-k值并记录其索引，然后从中选择top-k个最大的分数，用来加权对应的专家模块输出。为了在训练过程中增加模型的探索性，作者还引入了噪声，避免所有token都倾向于被相同的专家处理。这种噪声通常通过在分数向量上添加随机的高斯噪声实现。获得结果后，模型有选择地将前k个值与相应token的...
门控网络会计算这个分数向量的top-k值并记录其索引,然后从中选择top-k个最大的分数,用来加权对应的专家模块输出。 为了在训练过程中增加模型的探索性,作者还引入了噪声,避免所有token都倾向于被相同的专家处理。 这种噪声通常通过在分数向量上添加随机的高斯噪声实现。
现在超大参数规模的MoE稀疏化可能已经成为主流,但不适合端侧。MoE的稀疏粒度是专家级别,CFM是神经元级别,而且CFM动态性也强于MoE。MoE固定激活Top k个expert,CFM是靠模型自己的激活函数来定义具体激活多少expert。 任务难的话可能需要激活10-100个,任务简单可能就激活1-2个。
MoE的目的是增大模型参数,比如600B的模型无法在一台机器上放下,必须在训练过程就卡死激活专家的数量,必须限制住最多激活top k或top p个专家,要不然就可能算不下了。 他们必须在训练阶段就要有负载均衡的loss,使每个expert和每个token大致均衡。而我们参数效率高,所有参数可以放在一起像传统稠密模型的FFN一样计算。
MoE将模型某一层扩展为多个具有相同结构的专家网络，由门网络决定激活哪些专家用于计算，实现超大规模稀疏模型训练。以下图为例，模型包含3个模型层，将中间层扩展为具有n个专家的MoE结构，并引入Gating network和Top_k机制。计算过程如下述公式。上述第1个公式表示包含n个专家的MoE层计算过程。具体来说，...
Toplift Condition New Grade G70&G43 Surface Finish Galvanized Dlivery Time Within 30 Days Function Lifting,Sling,Hoist W.L.L 2600-24700lbs Transport Package Carton with Pallet/Gunny Bag Specification 1/4-3/4 Trademark TOPLIFT...
MoE的目的是增大模型参数,比如600B的模型无法在一台机器上放下,必须在训练过程就卡死激活专家的数量,必须限制住最多激活top k或top p个专家,要不然就可能算不下了。 他们必须在训练阶段就要有负载均衡的loss,使每个expert和每个token大致均衡。而我们参数效率高,所有参数可以放在一起像传统稠密模型的FFN一样计算。