Sparse-MLP(MoE)网络在图像分类任务中展现出了巨大的潜力,其动态选择特性和稀疏化操作使得模型在保持高性能的同时降低了计算复杂度。这一特性使得Sparse-MLP(MoE)网络在边缘计算、移动设备等资源受限的场景中具有广泛的应用前景。 对于实践者而言,在构建基于Sparse-MLP(MoE)的图像分类系统时,建议注意以下几点: 合理选择...
现在比较主流的MoE结构是细粒度专家+共享专家,下面论文都探讨了从dense模型变成MoE初始化的方式: Qwen1.5-MoE: Matching 7B Model Performance with 1/3 Activated Parameters A Deep Dive into Training Techni…
Sparse Mixture of Experts (MoE) models are gaining traction due to their ability to enhance accuracy without proportionally increasing computational demands. Traditionally, significant computational resources have been invested in training dense Large Language Models (LLMs) with a single MLP layer...
目前已经有很多优秀的dense大模型,那么要通过MoE获得更强的模型,用已有的dense模型进行初始化是一个自然的想法。Google的sparse upcycling对此做了一些实验,由于实验是在2022年做的,模型用的是T5系列语言模型和Vision Transformer系列视觉模型。 文中给出两个适合使用sparse upcycling的场景: 已有dense模型,想在有限的计算...
稀疏门控专家混合模型(Sparsely-Gated MoE),旨在实现条件计算(Conditional computation)在理论上的承诺,即神经网络的某些部分以每个样本为基础进行激活,作为一种显著增加模型容量和能力而不必成比例增加计算量的方法。 稀疏门控 MoE,由多达数千个专家组成,每个专家都是一个简单的前馈(feed-forward)神经网络,以及一个可...
GPT-4 的非确定性是由 Sparse MoE 引起的 本文作者讨论了 GPT-4 和 GPT-3.5-turbo 模型的非确定性行为,并提出这些模型中使用的稀疏 Mixture of Experts(MoE)架构是原因。 他们使用 OpenAI API 进行实验来验...
According to microsoft/DeepSpeed#4966, ZeRO3 in DeepSpeed does not work with MoE models because the order of executing modules can change at every forward/backward pass and a new API is implemented to stop breaking down a module for parameter fetching. Similar case occurs when finetuning Qwen1.5...
将MoE 技术引入 MLP 模型中,用于替换原始的 MLP 层。其中,通过构建多个具有不同权重的专家,从而扩大了模型的容量和表达能力,并且通过门控路由机制从而约束了实际使用的专家数量,即所谓的 conditional computation。从而不至于带来过多的计算成本和时间损耗。
BitNet b1.58 和 Q-Sparse(可配备 MoE)的结合,为未来 LLMs 在提升效率、降低成本和能耗方面提供了清晰的路径。 另外在研究 Q-Sparse 的同时,团队也对参数规模、稀疏率和模型性能三者之间的关系进行了深入探寻,并发现了适用于模型推理优化的“Scaling Law”。
BitNet b1.58 和 Q-Sparse(可配备 MoE)的结合,为未来 LLMs 在提升效率、降低成本和能耗方面提供了清晰的路径。 另外在研究 Q-Sparse 的同时,团队也对参数规模、稀疏率和模型性能三者之间的关系进行了深入探寻,并发现了适用于模型推理优化的“Scaling Law”。