論文の概要: Efficient Large Scale Language Modeling with Mixtures of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10684v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 17:05:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 14:31:01.546988
• Title: Efficient Large Scale Language Modeling with Mixtures of Experts
• Title（参考訳）: エキスパートの混在による効率的な大規模言語モデリング
• Authors: Mikel Artetxe, Shruti Bhosale, Naman Goyal, Todor Mihaylov, Myle Ott, Sam Shleifer, Xi Victoria Lin, Jingfei Du, Srinivasan Iyer, Ramakanth Pasunuru, Giri Anantharaman, Xian Li, Shuohui Chen, Halil Akin, Mandeep Baines, Louis Martin, Xing Zhou, Punit Singh Koura, Brian O'Horo, Jeff Wang, Luke Zettlemoyer, Mona Diab, Zornitsa Kozareva, Ves Stoyanov
• Abstract要約: エキスパート層(MoE)の混合により、条件付き計算による言語モデルの効率的なスケーリングが可能になる。 本稿では, 自己回帰型 MoE 言語モデルが, 広範囲な環境下での高密度モデルと比較して, どのようにスケールするかを示す実験的検討を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.45159383372181
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mixture of Experts layers (MoEs) enable efficient scaling of language models through conditional computation. This paper presents a detailed empirical study of how autoregressive MoE language models scale in comparison with dense models in a wide range of settings: in- and out-of-domain language modeling, zero- and few-shot priming, and full fine-tuning. With the exception of fine-tuning, we find MoEs to be substantially more compute efficient. At more modest training budgets, MoEs can match the performance of dense models using $\sim$4 times less compute. This gap narrows at scale, but our largest MoE model (1.1T parameters) consistently outperforms a compute-equivalent dense model (6.7B parameters). Overall, this performance gap varies greatly across tasks and domains, suggesting that MoE and dense models generalize differently in ways that are worthy of future study. We make our code and models publicly available for research use.
• Abstract（参考訳）: エキスパート層(MoE)の混合により、条件付き計算による言語モデルの効率的なスケーリングが可能になる。 本稿では,自己回帰型moe言語モデルが,ドメイン内および領域外言語モデリング,ゼロおよびマイナショットプライミング,完全な微調整など,幅広い設定における密集したモデルと比較してどのようにスケールするかに関する詳細な実証研究を行う。 微調整を除けば、moesの計算効率は大幅に向上しています。 より控えめなトレーニング予算では、MoEsは$\sim$4の計算量で高密度モデルのパフォーマンスにマッチする。 このギャップはスケールで狭まるが、我々の最大のMoEモデル(1.1Tパラメータ)は、計算等価密度モデル(6.7Bパラメータ)よりも一貫して優れている。 全体として、このパフォーマンスギャップはタスクやドメインによって大きく異なり、MoEと高密度モデルが将来の研究に値する方法で異なる一般化をすることを示唆している。 コードとモデルを研究用に公開しています。

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