在Transformer层里,初看也是针对Transformer的FFN这层比较耗费算力的sub layer,而不是在Transformer前面或者后面加的MoE层;2)Gating网络也有可以学习的参数,另外它的设计是MoE一个研究topic,文章的正文和附录都有大量篇幅讨论它的设计,对算法性能、训练效率都有较大影响;3)给MoE的input同时作为Gating和expert的输入; 4...
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 ...
具体说来,如图一所示,我们把 MoE以卷积的方式(convolutionally)放在多层 LSTM 层之间。 在文本的每个位置上,就会调用 MoE 一次,进而可能选择不同的专家组合。 不同的专家会倾向于变得高度专业化(基于语法和语义)。 1.3 专家混合的相关工作 2 混合专家层的结构 MoE 层包括 : nn个“专家网络”:E1,⋯,EnE1,...
MoE 训练Shazeer N., Mirhoseini A., Maziarz K., Davis A., Le Q., Hinton G. and Dean J. 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...
We introduce a Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer (MoE), consisting of up to thousands of feed-forward sub-networks. A trainable gating network determines a sparse combination of these experts to use for each example. We apply the MoE to the tasks of language modeling and machine ...
import torch from torch import nn from mixture_of_experts import MoE # a 3 layered MLP as the experts class Experts(nn.Module): def __init__(self, dim, num_experts = 16): super().__init__() self.w1 = nn.Parameter(torch.randn(num_experts, dim, dim * 4)) self.w2 = nn.Param...
We apply the MoEto the tasks of language modeling and machine translation, where model capacityis critical for absorbing the vast quantities of knowledge available in the trainingcorpora. We present model architectures in which a MoE with up to 137 billionparameters is applied convolutionally between...
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...
MoE 层包括 : nn个“专家网络”:E1,⋯,EnE1,⋯,En。 一个门控网络GG,其输出是一个稀疏的nn维向量。 尽管从理论上讲,每个专家网络只要保持一致的输入大小和输出大小就可以了;但是,在本文的研究里,我们限制了专家网络具有相同的网络结构,而网络参数保持独立。