解读MoE的火热 | 解读专家混合架构MoE正成为大模型主流技术 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 Tra...
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...
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...
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...
moe.png add diagram Jul 18, 2020 setup.py revert, 0.2.3 Aug 22, 2023 Repository files navigation README MIT license Sparsely Gated Mixture of Experts - Pytorch A Pytorch implementation of Sparsely Gated Mixture of Experts, for massively increasing the capacity (parameter count) of a language ...
We in-troduce a Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer (MoE), consisting of up tothousands of feed-forward sub-networks. A trainable gating network determinesa sparse combination of these experts to use for each example. We apply the MoEto the tasks of language modeling and machine ...
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...
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...