我们引入了稀疏门控专家混合层 Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer(MoE),由多达数千个前馈子网络组成。可训练的门控网络确定用于每个示例的这些专家的稀疏组合。我们将 MoE 应用于语言建模和机器翻译的任务,其中模型容量对于吸收训练语料库中的大量可用知识至关重要。我们提出了模型架构,其中具有多达 1370 亿个...
主要提出了a Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer (MoE), 设计,提高模型容量,同时降低计算量,且获得了更好的效果(91年前就有MoE的研究了,不要误以为只有大模型后才有MoE,这对理解设计动机比较重要)。初学者,例如我,可能有几个误区: 1) 以为MoE是独立的网络结构,本文是设计在LSTM单元结合,它不用于改变时...
Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer. ICLR, 2017.概Mixture-of-Experts (MoE).MoE通过一 gating network 选择不同的 expert: y=n∑i=1G(x)iEi(x),y=∑i=1nG(x)iEi(x), 若G(x)i=0G(x)i=0, 则我们不需要计算 Ei(x)Ei(x). Ei(x)Ei(x) 可以...
我们引入了稀疏门控专家混合层(Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer),包括数以千计的前馈子网络。对于每一个样本,有一个可训练的门控网络(gating network)会计算这些专家(指前馈子网络)的稀疏组合。 我们把专家混合(MoE)应用于语言建模和机器翻译任务中,对于这些任务,从训练语料库中吸收的巨量知识,是十分关键...
1.2 Our Approach: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer Our approach to conditional computation is to introduce a new type of general purpose neural network component: a Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE). The MoE consists of a number of experts, each a simple feed-forward ne...
In thiswork, we address these challenges and f inally realize the promise of conditionalcomputation, achieving greater than 1000x improvements in model capacity withonly minor losses in computational eff iciency on modern GPU clusters. We in-troduce a Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer (MoE)...
A Pytorch implementation of Sparsely Gated Mixture of Experts, for massively increasing the capacity (parameter count) of a language model while keeping the computation constant. It will mostly be a line-by-line transcription of the tensorflow implementation here, with a few enhancements. Update: Yo...
首先需要明确的是 MoE 肯定不是非常新的架构,因为早在 2017 年,谷歌就已经引入了 MoE,当时是稀疏门控专家混合层,全称为 Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer,这直接带来了比之前最先进 LSTM 模型少 10 倍计算量的优化。2021 年,谷歌的 Switch Transformers 将 MoE 结构融入 Transformer,与密集的 T5-Base ...
Tutel提供的当前最通用的MoE工程实现图 概括地讲,当下Sparsely-Gated Mixture of Experts的运行模式大致可以做如下解释: 将一个Transformer的部份FFN层(也可以是全部的),复制N份,用以代表N个不同的Experts,每个GPU上对应储存其中的一部份Experts; 在所有的Experts-FFN层之前,有一个Gating函数,用来负责每一个token往后...
我们引入了稀疏门控专家混合层(Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer),包括数以千计的前馈子网络。对于每一个样本,有一个可训练的门控网络(gating network)会计算这些专家(指前馈子网络)的稀疏组合。 我们把专家混合(MoE)应用于语言建模和机器翻译任务中,对于这些任务,从训练语料库中吸收的巨量知识,是十分关键...