論文の概要: ModuleFormer: Modularity Emerges from Mixture-of-Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04640v2
• Date: Mon, 11 Sep 2023 19:31:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 16:58:28.813534
• Title: ModuleFormer: Modularity Emerges from Mixture-of-Experts
• Title（参考訳）: ModuleFormer:Mixture-of-Expertsのモジュール性
• Authors: Yikang Shen, Zheyu Zhang, Tianyou Cao, Shawn Tan, Zhenfang Chen, Chuang Gan
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの効率性と柔軟性を向上させるために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるModuleFormerを提案する。 以前のSMoEベースのモジュラー言語モデルとは異なり、ModuleFormerは未処理のデータからモジュラリティを誘導することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.6148988099284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable results. However, existing models are expensive to train and deploy, and it is also difficult to expand their knowledge beyond pre-training data without forgetting previous knowledge. This paper proposes a new neural network architecture, ModuleFormer, that leverages modularity to improve the efficiency and flexibility of large language models. ModuleFormer is based on the Sparse Mixture of Experts (SMoE). Unlike the previous SMoE-based modular language model, which requires domain-labeled data to learn domain-specific experts, ModuleFormer can induce modularity from uncurated data with its new load balancing and concentration losses. ModuleFormer is a modular architecture that includes two different types of modules: new stick-breaking attention heads and feedforward experts. Different modules are sparsely activated conditions on the input token during training and inference. In our experiment, we found that the modular architecture enables three important abilities for large pre-trained language models: 1) Efficiency, since ModuleFormer only activates a subset of its modules for each input token, thus it could achieve the same performance as dense LLMs with more than two times throughput; 2) Extendability, ModuleFormer is more immune to catastrophic forgetting than dense LLMs and can be easily extended with new modules to learn new knowledge that is not included in the training data; 3) Specialisation, finetuning ModuleFormer could specialize a subset of modules to the finetuning task and the task-unrelated modules could be easily pruned for a lightweight deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい結果を得た。 しかし、既存のモデルはトレーニングやデプロイに高価であり、以前の知識を忘れずに事前学習データを超えて知識を拡張することも困難である。 本稿では,モジュール性を活用して大規模言語モデルの効率性と柔軟性を向上させるニューラルネットワークアーキテクチャであるModuleFormerを提案する。 ModuleFormerはSparse Mixture of Experts (SMoE)をベースにしている。 SMoEベースの以前のモジュラー言語モデルとは異なり、ドメイン固有の専門家を学ぶのにドメインラベルのデータを必要とするModuleFormerは、新しいロードバランシングと集中損失で未処理のデータからモジュラリティを誘導することができる。 moduleformerはモジュールアーキテクチャであり、2つの異なるタイプのモジュールを含んでいる。 異なるモジュールは、トレーニングと推論中に入力トークンに対してわずかに活性化される条件である。 実験の結果,大規模な事前学習型言語モデルにおいて,モジュールアーキテクチャが3つの重要な機能を実現することがわかった。 1) 効率性,ModuleFormerは各入力トークンに対してモジュールのサブセットのみを起動するため,2倍以上のスループットを持つ高密度LLMと同じパフォーマンスを実現することができる。 2) 拡張性,ModuleFormerは,高密度LLMよりも破滅的な忘れ方に対して免疫性が高く,トレーニングデータに含まれない新たな知識を学ぶために,新たなモジュールで容易に拡張することができる。 3) 特別化、微調整モジュールFormerは、細調整タスクにモジュールのサブセットを特化でき、タスク非関連モジュールは、軽量なデプロイメントのために容易に刈り取られる。

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