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…
论文的消融实验主要讨论了以下四点: 专家数量的影响 这里是分别固定 MoEs 和 MoEc 来做实验的,可以看到,MoEs 的增加可以带来性能的提升。但是 MoEc 却会导致下降,作者们认为是造成了过拟合(关于增加针对通道特征的专家数量会导致过拟合的现象在作者们之前的工作Go Wider Instead of Deeper中也有体现)。 路由选择的...
个专家的 MoE 层的聚合操作,用于计算以输入为条件的路由权重的门控网络(使用 softmax 生成归一化权重,这里引入了噪声 从而探索更好的分配策略),以及第 相近工作 MoE 的思想主要来自于 ICLR 2017 的一篇文章:OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER (Noam Shazeer, Azalia...
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...
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”。
4️⃣ 无论全精度还是1位LLM,如BitNet b1.58,Q-Sparse都能驾驭自如,甚至与专家混合(MoE)协同工作,为LLM效率革命铺平道路。💡💡💡 🎯🎯🎯 特别提示:🎯🎯🎯 Q-Sparse与BitNet b1.58的组合尤为引人注目,可能成为未来LLM效率提升的关键,包括成本和能耗的降低。💰💰💰 🔥🔥🔥 结论:...
ScatterMoE是一种优化的Sparse Mixture-of-Experts模型实现,通过ParallelLinear组件和特化核函数减少了内存占用和提高执行速度,且支持易于扩展的PyTorch标准张量表示,为大规模深度学习模型的高效训练和推理提...
本文介绍了一种新的激活稀疏技术,称为Turbo Sparse,旨在加速大型语言模型(LLM)的推理过程,同时不牺牲性能。为了解决现有稀疏技术效果有限的问题,作者提出了一个新颖的dReLU函数,该函数能提高LLM的激活稀疏度,并搭配高质量的训练数据混合比例以有效稀疏化。此外,文章还利用混合专家(MoE)模型中的前馈网络(FFN)专家的...
Moe Yokoi, Toshiaki Omori Global Conference on Life Sciences and Technologies . 2020 机译:从多维传感器数据估计气味宜人性的稀疏建模方法 5. Sparse image reconstruction and artifact correction of multi-dimensional spectroscopic imaging data. [D] . Burns, Brian Loren. 2014 机译:多维光谱成像数据的...
几篇研究论文, 特别是在较大尺度上, 指出迁移到新领域的 MoE 模型(如微调)落后于它们的密集模型。 Fedus et al. (2021); Narang et al. (2021) 比较了密集模型和稀疏模型的预训练困惑度与微调性能。 他们注意到, 对于给定的预训练困惑, 稀疏模型在推理任务上的微调效果更差, 但在知识繁重的任务上效果更好...