論文の概要: SADMoE: Exploiting Activation Sparsity with Dynamic-k Gating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04361v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 11:46:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 04:28:02.502857
• Title: SADMoE: Exploiting Activation Sparsity with Dynamic-k Gating
• Title（参考訳）: SADMoE: Dynamic-k Gating によるアクティベーションスパシティの爆発
• Authors: Filip Szatkowski, Bartosz W\'ojcik, Miko{\l}aj Pi\'orczy\'nski, Kamil Adamczewski
• Abstract要約: トランスフォーマーモデルは、ネットワークの一部をMixture-of-Experts層に変換することで、推論コストを削減するために利用することができる。 本稿では,活性化空間化によるMoE変換の効率化について述べる。 また,より効果的な動的k専門家選択ルールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.74142789780782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer models, despite their impressive performance, often face practical limitations due to their high computational requirements. At the same time, such models exhibit significant activation sparsity, which can be leveraged to reduce the inference cost by transforming parts of the network into Mixture-of-Experts (MoE) layers. However, despite the crucial role of activation sparsity, its impact on this process remains unexplored. In this paper, we enhance the efficiency of MoE conversion through activation sparsity enforcement. Moreover, motivated by the high variance in the number of activated neurons, we propose a more effective dynamic-k expert selection rule that adjusts the number of executed experts on a per-token basis. Finally, we extend this approach to multi-head attention projections, which results in even further savings. The proposed method, Sparsified Activation Dynamic-k Mixture-of-Experts (SADMoE), outperforms existing approaches on common NLP and vision tasks, allowing us to save up to 60% of inference cost without significantly affecting model performance.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは、優れた性能にもかかわらず、しばしば高い計算要求のために実用的な制限に直面している。 同時に、これらのモデルは、ネットワークの一部をMixture-of-Experts (MoE)層に変換することで、推論コストを削減するために利用することができる。 しかしながら、活性化空間が重要な役割を担っているにもかかわらず、このプロセスに対する影響は未解明のままである。 本稿では,活性化空間化によるMoE変換の効率化について述べる。 さらに,活性化ニューロン数に高いばらつきがあることに動機づけられ,より効果的な動的k専門家選択ルールを提案する。 最後に、このアプローチをマルチヘッドアテンションプロジェクションに拡張することで、さらに節約することが可能になります。 提案手法であるSparsified Activation Dynamic-k Mixture-of-Experts (SADMoE) は、一般的なNLPおよび視覚タスクにおける既存のアプローチよりも優れており、モデル性能に大きな影響を与えずに最大60%の推論コストを節約できる。

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