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…
【往期文章】 MoE模型的前世今生 DeepSeek-V2和MLA 昆仑万维-SkyworkMoE 成本10w刀的JetMoE MoE的top-p routing 对MoE模型的一些观察 从loss视角理解大模型涌现能力 LLM长上下文的问题 解锁大模型长上下文能力 大…
然而,为了进一步提升模型容量和泛化能力,研究人员决定将MoE机制引入Sparse-MLP中。这一结合旨在利用MoE的动态选择特性,使Sparse-MLP能够根据不同的输入数据动态调整其结构,从而更好地处理复杂的图像分类任务。 网络结构 Sparse-MLP(MoE)网络在保持Sparse-MLP原有结构的基础上,将部分Token-mixing MLP和Channel-mixing MLP...
2017年,谷歌引入了稀疏门控的专家混合层(Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer,MoE),该层在各种转换基准测试中显示出更好的结果,同时使用的计算比以前最先进的密集 LSTM 模型少10倍。 2021年,谷歌的Switch Transformers将 MoE 风格的架构与Transformer 模型架构相结合,与密集的 T5-Base Transformer 模型相比,训练...
本文提出轻量化多模态大模型 LLaVA-MoD,通过集成稀疏的专家混合(MoE)架构,优化小模型的网络结构,并提出 Dense-to-Sparse 蒸馏框架,结合两阶段蒸馏策略(模仿蒸馏+偏好蒸馏),实现全面的知识迁移。 该方案仅用 0.3% 数据和 23% 激活参数,即实现 2B 小模型综合性能超越 7B 大模型 8.8%,并在幻觉检测任务反超教师...
值得一提的是,Q-Sparse 与微软亚洲研究院此前发布的 BitNet 技术正交且互补,为 LLMs 推理中的数据类型提供了全面优化——BitNet 专注于模型权重的低比特(即1(.58)bit),而 Q-Sparse 专注于网络激活的稀疏化。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...
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...
Q-Sparse不仅可以用于从头开始训练,还可以用于现成LLMs的继续训练和微调。在继续训练和微调设置中,研究人员使用与从头开始训练相同的架构和训练过程,唯一的区别是使用预训练权重初始化模型,并启用稀疏函数继续训练。 研究人员正在探索将Q-Sparse与1位LLMs(如BitNet b1.58)和混合专家(MoE)结合使用,以进一步提高LLMs的...
Sparse-MLP通过将稀疏的Mixture-of-Experts(MoE)层引入到MLP-Mixer模型中,实现了一种更高效的计算架构。其核心思想在于利用条件计算技术,即只激活部分专家(即网络中的一部分模块)来处理每个输入样本,从而在保持模型性能的同时降低计算成本。 技术细节 Sparse-MLP通过替换MLP-Mixer模型中的部分密集MLP块为稀疏块来实现这...
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。