論文の概要: OpenMoE: An Early Effort on Open Mixture-of-Experts Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01739v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 12:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 16:01:12.949214
• Title: OpenMoE: An Early Effort on Open Mixture-of-Experts Language Models
• Title（参考訳）: openmoe: エキスパートのオープンな混合言語モデルへの取り組み
• Authors: Fuzhao Xue, Zian Zheng, Yao Fu, Jinjie Ni, Zangwei Zheng, Wangchunshu Zhou, Yang You
• Abstract要約: OpenMoEは、完全にオープンソースで再現可能なデコーダのみのMixture-of-Experts (MoE)ベースの大規模言語モデル(LLM)のシリーズである。 本研究は,MoEをベースとしたLLMの方が高密度LLMよりも良好なコスト効率のトレードオフを提供できることを確認した。 MoEモデルにおけるルーティング決定は、主にトークンIDに基づいており、最小限のコンテキスト関連性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.09761045053577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To help the open-source community have a better understanding of Mixture-of-Experts (MoE) based large language models (LLMs), we train and release OpenMoE, a series of fully open-sourced and reproducible decoder-only MoE LLMs, ranging from 650M to 34B parameters and trained on up to over 1T tokens. Our investigation confirms that MoE-based LLMs can offer a more favorable cost-effectiveness trade-off than dense LLMs, highlighting the potential effectiveness for future LLM development. One more important contribution of this study is an in-depth analysis of the routing mechanisms within our OpenMoE models, leading to three significant findings: Context-Independent Specialization, Early Routing Learning, and Drop-towards-the-End. We discovered that routing decisions in MoE models are predominantly based on token IDs, with minimal context relevance. The token-to-expert assignments are determined early in the pre-training phase and remain largely unchanged. This imperfect routing can result in performance degradation, particularly in sequential tasks like multi-turn conversations, where tokens appearing later in a sequence are more likely to be dropped. Finally, we rethink our design based on the above-mentioned observations and analysis. To facilitate future MoE LLM development, we propose potential strategies for mitigating the issues we found and further improving off-the-shelf MoE LLM designs.
• Abstract（参考訳）: オープンソースコミュニティがMixture-of-Experts(LLM)ベースの大規模言語モデル(LLM)をよりよく理解できるように、OpenMoEをトレーニングしリリースします。 本研究は,MoEをベースとしたLCMが高密度LCMよりも良好なコスト効率トレードオフを提供できることを確認し,今後のLCM開発の有効性を明らかにする。 この研究のもうひとつの重要な貢献は、OpenMoEモデル内のルーティングメカニズムの詳細な分析であり、コンテキスト非依存のスペシャライゼーション、早期ルーティング学習、Drop-towards-the-Endの3つの重要な発見につながっている。 MoEモデルのルーティング決定は、主にトークンIDに基づいており、最小限のコンテキスト関連性があることがわかった。 トークン・ツー・エキスパートの割り当てはトレーニング前の段階で決定され、ほとんど変わらない。 この不完全なルーティングは、特にマルチターン会話のようなシーケンシャルなタスクにおいてパフォーマンスが低下する可能性がある。 最後に、上記の観察と分析に基づいて設計を再考する。 今後のMoE LLM開発を容易にするため,我々は,我々が発見した問題を緩和し,市販のMoE LLMの設計をさらに改善するための潜在的戦略を提案する。

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