論文の概要: Soft Merging of Experts with Adaptive Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03745v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 15:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 14:56:34.471108
• Title: Soft Merging of Experts with Adaptive Routing
• Title（参考訳）: 適応ルーティングによるエキスパートのソフトマージ
• Authors: Mohammed Muqeeth, Haokun Liu, Colin Raffel
• Abstract要約: 適応ルーティングによるエキスパートのソフトマージ(SMEAR)について紹介する SMEARは、専門家のパラメータの重み付け平均を通して構築された単一の「マージされた」専門家を使用することで、離散的なルーティングを避ける。 我々は,メタデータに基づいた経路モデルや,勾配推定によるスパースルーティングを学習するSMEARモデルを用いたモデルの有効性を実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.783410114666413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sparsely activated neural networks with conditional computation learn to route their inputs through different "expert" subnetworks, providing a form of modularity that densely activated models lack. Despite their possible benefits, models with learned routing often underperform their parameter-matched densely activated counterparts as well as models that use non-learned heuristic routing strategies. In this paper, we hypothesize that these shortcomings stem from the gradient estimation techniques used to train sparsely activated models that use non-differentiable discrete routing decisions. To address this issue, we introduce Soft Merging of Experts with Adaptive Routing (SMEAR), which avoids discrete routing by using a single "merged" expert constructed via a weighted average of all of the experts' parameters. By routing activations through a single merged expert, SMEAR does not incur a significant increase in computational costs and enables standard gradient-based training. We empirically validate that models using SMEAR outperform models that route based on metadata or learn sparse routing through gradient estimation. Furthermore, we provide qualitative analysis demonstrating that the experts learned via SMEAR exhibit a significant amount of specialization. All of the code used in our experiments is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 条件付き計算を伴うスパースに活性化されたニューラルネットワークは、入力を異なる「熟練した」サブネットワークにルーティングし、密に活性化されたモデルに欠けているモジュラリティの形式を提供する。 そのメリットはあるものの、学習されたルーティングを持つモデルは、パラメータにマッチする密に活性化されたモデルや、非学習型のヒューリスティックなルーティング戦略を使用するモデルを過小評価することが多い。 本稿では、これらの欠点は、微分不可能な離散的ルーティング決定を用いた疎活性化モデルの訓練に使用される勾配推定手法に由来すると仮定する。 この問題に対処するために,専門家のパラメータの重み付け平均を用いて構築された単一の"マージ"エキスパートを使用することで,個別のルーティングを回避するためのSMEAR(Soft Merging of Experts with Adaptive Routing)を導入する。 単一のマージされた専門家を通してアクティベーションをルーティングすることで、SMEARは計算コストを大幅に増加させず、標準勾配ベースのトレーニングを可能にする。 我々は,メタデータに基づいた経路モデルや,勾配推定によるスパースルーティングを学習するSMEARモデルを用いたモデルの有効性を実証的に検証した。 さらに,スメアで学んだ専門家が相当量の専門化を示す質的分析を行った。 私たちの実験で使われたコードはすべて公開されています。

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