Soft Moe(Mixture of Experts)稀疏专家混合模型是一种高效的深度学习架构,它结合了多个专家模型(即神经网络)的能力来处理复杂的任务。这种模型尤其适用于大规模数据集和高性能计算环境,如病理图像分析等医学领域。 运行原理方面,Soft Moe模型通过门控机制(gating mechanism)将输入数据分配给不同的专家模型。每个专家模型...
稀疏混合专家 (Sparse Mixture of Experts, MoE) 是一种在保证模型训练和推理的成本不显著增加的情况下,大幅度提升模型容量的方法。在视觉,语言和多模态任务中都取得了成功,代表像视觉的 V-MoE[1],文本的 Switch Transformer[2]和多模态的 LIMoE[3]。 如下图1左所示,稀疏 MoE Transformer 的核心是一个离散优...
Multi-taskmulti-head SAC (MT-MH-SAC):结构和Multi-task SAC类似,最后一层对于不同任务给定不同head。 Mixture of Experts (Mix-Expert):有4个训好的expert策略,网络结构与Multi-task SAC一样,另外学一个gating network对这些expert策略组合。 从结果可以看出,在MT10-Fixed上(任务比较简单),本文算法并没有优势。
Soft MoE的基本原理 传统稀疏MoE的挑战 稀疏混合专家模型(Sparse Mixture of Experts, MoE)通过在Transformer中引入多个专家(通常为MLP模块),根据输入的不同动态分配任务给不同的专家,从而在保持计算成本不变的情况下提升模型容量。然而,稀疏MoE面临诸多挑战,如离散优化问题、token丢失、专家数量扩展限制以及训练稳定性等。
不过，从另一方面，作者也指出，Soft Decision Tree实质上就是一个hierarchical mixture of experts算法，...
Soft Competitive Principal Component Analysis Using The Mixture of ExpertsCraig L FancourtJose Principe
Mixture of Experts (MoE) architectures have recently started burgeoning due to their ability to scale model's capacity while maintaining the computational cost affordable. Furthermore, they can be applied to both Transformers and State Space Models, the current state-of-the-art models in numerous ...
MoE(Mixture-of-Experts,专家混合),首次出现于 1991 年的论文Adaptive Mixture of Local Experts中,其前身是“集成学习”(Ensemble Learning),作为一种由专家模型和门控模型组成稀疏门控制的深度学习技术,MoE 由多个子模型(即专家)组成,每个子模型都是一个局部模型,专门处理输入空间的一个子集。
专家混合(MoE,Mixture of Experts):不止使用单一的大规模模型,而是结合了多个较小的 LLMs,由 Mistral 模型推广(Mistral 的 8 个大小为 7B 的模型在某些任务上的表现超过了 Llama 2 的 70B 模型)。 为了回顾这些主题,作者主要研究了 Meta 的 Llama 模型的架构和代码,相关资源可以在代码仓库中找到。
LibMoE: A LIBRARY FOR COMPREHENSIVE BENCHMARKING MIXTURE OF EXPERTS IN LARGE LANGUAGE MODELS - Fsoft-AIC/LibMoE