class Qwen2MoeSparseMoeBlock(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.num_experts = config.num_experts self.top_k = config.num_experts_per_tok self.norm_topk_prob = config.norm_topk_prob # gating self.gate = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_experts...
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...
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...
其研究思路与 Deepseek-R1 不谋而合,均聚焦 Dense 与 Sparse MoE 间的知识蒸馏架构,但 LLaVA-MoD 创新采用逆向路径(Dense-to-Sparse),相较同类方案参数效率提升 3.2 倍,训练数据消耗降低 99.7%,动态平衡模型效率与表达能力的同时,为智能终端、边缘计算等场景提供高性价比解决方案,相关代码已开源。 论文题目: LL...
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...
这对于 MOEs,也就是空间层面上的 MoE 层而言,会导致路由部分与专家部分计算成本的不均衡。所以作者们引入了一个重表征层(re-present layer)来重新调整 MOEs 的输入和输出的空间和通道尺寸。其中主要是通过专门的线性层进行处理,伪代码如下: 实际中设置
Switch Transformer则通过引入混合专家(Mixture of Experts, MoE)机制,实现了模型的高效扩展。在Switch Transformer中,每个token的表征会被发送到多个专家中的一个进行处理,而不是像传统模型那样所有专家都参与计算。这种机制显著降低了计算量,并且由于每个专家只处理部分数据,因此能够更专注于特定领域的知识学习。同时,Swit...
Det/检测、Seg/分割、Depth/深度估计、Tracking/跟踪、Lane/车道线、BEV/鸟瞰图、Occupancy/占用、SCC/场景语义补全、Stereo/双目、Lidar/激光雷达、Radar/毫米波雷达、4DRadar/4D毫米波雷达、Fusion/融合、Odometry/里程计、PnC/规控、E2E/端到端、GS/高斯泼溅、DM/扩散模型、NeRF/神经网络辐射场、MoE/混合专家...
Switch Transformer引入了混合专家(Mixture of Experts, MoE)机制,实现了模型的高效并行化处理。在Switch Transformer中,每个输入的子部分都会被发送到不同的“专家”进行处理,这些专家可以是不同的模型实例或者具有不同特性的子模型。 数据并行 模型并行 专家并行 案例分析与实践应用 在实践中,Sparse Transformers、Long...
首先我根据苏剑林大佬的思路,给出一个简单版本的PyTorch代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimporttorch.nnasnnclassSparsemax(nn.Module):"""Sparsemax loss"""def__init__(self,k_sparse=1):super(Sparsemax,self).__init__()self.k_sparse=k_sparse defforward(self,preds...